Transcript
Page 1: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Efeito disposição: propensão a venda de investidoresindividuais e institucionais

Wlademir Ribeiro Prates ∗ Newton C. A. da Costa Jr.

2016

Resumo

Este artigo utiliza uma base de dados única, que contempla dados reais de operaçõesde todos os investidores do mercado de ações brasileiro. Foram analisadas mais de 60milhões de operações de compra e venda de mais de 500 mil investidores. Os resultadosapontam que os investidores pessoa física (os que possuem maior quantidade de operaçõesem todo o mercado) estão entre os tipos de investidores mais propícios à presença doefeito disposição. Além disso, os mesmos investidores pessoa física estão entre aquelescom menores retornos médios em suas transações. Investidores institucionais, por suavez, apresentaram um comportamento não condizente com o efeito disposição e maioresretornos médios em suas operações de venda.

Palavras-chaves: efeito disposição, propensão à venda, finanças comportamentais.

1 IntroduçãoA área de finanças está passando por um momento de transição de paradigmas, de uma

visão neoclássica para uma visão embasada na psicologia. Shefrin (2010) sugere que este novoparadigma irá combinar fatores estruturais das finanças neoclássicas com fatores mais próximosà realidade do mundo das finanças, provenientes das finanças comportamentais.

Conforme Sewell (2007), finanças comportamentais é o campo que estuda a influência dapsicologia no comportamento daqueles que praticam as finanças e o consequente efeito destecomportamento nos mercados.

Na visão econômica neoclássica existe uma premissa de que os investidores obedecem aosaxiomas da teoria da utilidade esperada, na qual o comportamento do investidor combinacrenças (distribuições de probabilidade) e preferências (função utilidade) (SHEFRIN, 2010).Porém, algumas evidências mostram que a proporção da população que se comporta conforme

∗Doutor em finanças comportamentais e mestre em administração pela Universidade Federal de SantaCatarina. Membro do grupo de pesquisa "Finanças e Análise de Investimentos" (CNPQ), com concentração emfinanças comportamentais e risco. E-mail: [email protected].

1

Page 2: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

as premissas da teoria da utilidade esperada é baixa. Bruhin, Fehr-Duda e Epper (2010) sugeremque este percentual fica em torno de 20%, indicando a relevância dos estudos com enfoquescomportamentais no campo das finanças.

Existem alguns vieses de comportamento que influenciam o investidor ou gestor financeirono processo de tomada de decisões. Entre eles encontra-se o efeito disposição, que é caracteri-zado pela existência de um padrão no qual os investidores tendem a vender rapidamente ativosque sofreram apreciação e reter em carteira por um período mais longo ativos que sofreram de-preciação, sempre em relação a um ponto de referência (SHEFRIN; STATMAN, 1985; ODEAN,1998).

Até recentemente, detectar o efeito disposição em indivíduos negociando em diferentes mer-cados já era motivo para tornar um artigo publicável. Entre alguns exemplos de mercados nosquais o efeito disposição já foi estudado podemos citar o de ações (ODEAN, 1998; DHAR; ZHU,2006), de futuros (LOCKE; MANN, 2005; LOCKE; ONAYEV, 2005; COVAL; SHUMWAY,2005), de imóveis (GENESOVE; MAYER, 2001), em experimentos com estudantes (WEBER;CAMERER, 1998; MACEDO JR., 2003; da Costa, Jr.; MINETO; Da Silva, 2008), em adminis-tradores de fundos de investimentos (FRAZZINI, 2006), entre outros. No entanto, nos últimosanos, o foco das pesquisas sobre o efeito disposição está na procura de seus determinantes,suas causas, teorias comportamentais que o expliquem melhor, enfim, mais detalhes sobre suaocorrência. Entre essas pesquisas pode-se citar os trabalhos de Grinblatt e Keloharju (2001),Barberis e Xiong (2009), Kaustia (2010), Barberis e Xiong (2012), entre outros.

Este artigo tem por objetivo utilizar dados reais de operações de investidores do mercadofinanceiro brasileiro, a fim de identificar se estes apresentam o viés do efeito disposição em suasoperações. O propósito é analisar as diferenças na tomada de decisão de investimentos entreos diversos tipos de investidores presentes no mercado brasileiro, conforme classificação daBM&FBovespa. Neste sentido, devido ao uso de dados reais de mercado, este estudo contribuipara a melhor compreensão do mercado de capitais brasileiro como um todo, auxiliando acompreender o impacto da experiência e profissionalismo no efeito disposição.

O fator “experiência de mercado”, a sofisticação do investidor, e sua influência na tomadade decisões financeiras têm sido estudado no campo das finanças comportamentais. List (2003)mostrou que a experiência apresenta papel significativo na eliminação do efeito dotação. Oautor identificou forte evidência de que o comportamento individual converge para a previsãoneoclássica à medida que a experiência de mercado se intensifica.

Menkhoff, Schmeling e Schmidt (2013) analisaram a influência da experiência no excessode confiança. Os autores perceberam que a experiência possui papel relevante na redução doviés, porém o aumento da idade representou uma redução nas habilidades de investimentos.Menkhoff, Schmeling e Schmidt (2013) realizaram experimentos online, nos quais os investidoresdeveriam realizar algumas tarefas. Entre estas tarefas os respondentes deveriam fazer previsõesfuturas para índices de mercado, indicando um intervalo de cotações possíveis de ocorrerem.Intervalos com maior amplitude indicariam um menor grau de excesso de confiança. Estasprevisões menos apuradas ocorreram com os investidores mais experientes e mais jovens.

A base de dados para as análises deste estudo é bastante ampla, única, pois contemplaoperações de todos os investidores cadastrados na BM&FBovespa (Bolsa de Mercadorias e

2

Page 3: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Futuros e de Valores de São Paulo) - a principal bolsa brasileira - durante o período de janeirode 2012 até outubro de 2014. A base contém cerca de 60 milhões de operações e mais de 500mil investidores. A proposta foi desenvolver um estudo com dados similares aos utilizados emalguns artigos que são referência internacional no campo de finanças comportamentais, comoShefrin e Statman (1985), Odean (1998), Grinblatt e Keloharju (2001), Kaustia (2010). Mesmoestas pesquisas relevantes para o campo das finanças não utilizaram uma base de dados tãoampla.

Entre outros motivos, como o inedistismo da abordagem de análise da propensão à venda doinvestidor para o mercado brasileiro – abordagem utilizada por Kaustia (2010) –, a importânciadesse estudo justifica-se na relevância dos dados adotados. A BM&FBovespa é a maior bolsa devalores da América Latina e a décima maior do mundo, de acordo com ranking da revista Forbes(FORBES, 2016). A Bolsa foi criada em maio de 2008 com a integração entre a BM&F (bolsa demercadorias e futuros) com a Bovespa (bolsa de ações). A BM&FBovespa firmou, em 2010, umacordo de parceria com o CME Group (maior mercado mundial de derivativos), contemplandoo desenvolvimento conjunto de uma nova plataforma eletrônica de negociação para todos ostipos de ativos negociados em bolsa (derivativos, ações, entre outros) (BMFBOVESPA, 2016).

No Brasil, além desta pesquisa, um outro único trabalho utilizou também uma ampla basede dados semelhante para o mercado brasileiro: Karsten, Battisti e Pacheco (2006). O autorrealizou um estudo com 2.410.255 observações e 12.000 investidores que estavam classificados emtrês grupos: PF, PJ institucional e PJ não institucional. Porém, a presente pesquisa contempla,além do uso de diferentes metodologias de análise, uma base de dados ainda mais ampla, poisnão contém apenas uma amostra de investidores, mas sim dados representativos de todo omercado durante um determinado período de tempo.

2 Finanças comportamentaisMuitas vezes, ao tomar decisões, o ser humano acaba por utilizar atalhos no processo de

escolha. Estes atalhos são chamados de heurísticas, que podem levar a vieses, mas não neces-sariamente, pois muitas vezes servem para agilizar o processo de tomada de decisão, gerandoum impacto positivo (SHEFRIN, 2010).

Tversky e Kahneman (1974) comentam a respeito da existência de três heurísticas queo ser humano emprega ao tomar decisões sob risco: (i) heurística da representatividade, (ii)da disponibilidade e (iii) da ancoragem. A primeira, representatividade, diz que os indivíduosavaliam a probabilidade de ocorrência de um evento “B” pelo nível em que um evento “A” seassemelha a “B”. Um exemplo dado por Tversky e Kahneman (1974) ajuda na compreensãodesta heurística. Digamos que um indivíduo possui as seguintes características: é muito tímidoe retraído; sempre pronto a ajudar, porém possui pouco interesse nas pessoas e no mundo asua volta; é tranquilo e organizado; tem necessidade de ordem e estrutura e uma paixão pordetalhes. Digamos que este indivíduo é engajado em uma profissão específica. Dessa forma, combase nas características do indivíduo as demais pessoas tendem a imaginar a possível profissãodele utilizando o estereótipo de diversas profissões (como por exemplo, físico, matemático,

3

Page 4: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

bibliotecário, vendedor, médico ou fazendeiro). Contudo, utilizar esta abordagem a julgamentosde probabilidade pode conduzir a sérios erros, pois a similaridade (ou representatividade) nãoé influenciada por diversos fatores que deveriam afetar julgamentos de probabilidade.

A segunda heurística é a da disponibilidade. Tversky e Kahneman (1974) afirmam que aspessoas julgam a frequência ou a probabilidade de um evento pela facilidade com que exemplosocorrem em suas mentes. Por exemplo, um indivíduo pode calcular a probabilidade de umjovem ter problemas cardíacos recordando quantos casos deste tipo já ocorreram com seusconhecidos. A disponibilidade acompanha os seres humanos na vida cotidiana e de maneirageral é um método de eficácia relativa na tomada de decisões sobre frequência.

A terceira heurística é a da ancoragem. Pode-se dizer que a ancoragem é um desdobramentoda heurística da representatividade. Nela os indivíduos focalizam a atenção sobre uma infor-mação recentemente recebida e usam como referência para fazer uma estimativa ou tomar umadecisão. A âncora é um valor relevante que está disponível ao tomador de decisão. As pessoasfazem estimativas a partir de um valor inicial, que é ajustado para produzir a resposta final.A âncora pode ser inserida na formulação do problema em questão, ou pode ser resultado deuma análise parcial (TVERSKY; KAHNEMAN, 1974).

Ainda a respeito da ancoragem, Tversky e Kahneman (1974, p. 1128) pediram aos partici-pantes de seu estudo que girassem uma roleta para sortear um número qualquer entre zero ecem. Após o sorteio os autores realizaram algumas perguntas sobre certas quantidades (comopor exemplo, quantos países africanos eram membros da ONU). Como resultados os pesqui-sadores perceberam que aquele número aleatório previamente sorteado teve forte influêncianas respostas dos participantes. Grupos de pessoas que receberam números próximos a 10 nosorteio estimaram que cerca de 25 países africanos eram membros da ONU, enquanto esta es-timativa subiu para 45 quando o número retirado na roleta foi próximo a 65. Muitas decisõesque ocorrem diariamente, não somente no contexto financeiro, são baseadas em probabilidadesde eventos incertos tais como o resultado de uma eleição, valorização do real ou do dólar, aculpa de algum acusado. Tversky e Kahneman (1974) afirmam que as pessoas confiam em umnúmero limitado de heurísticas que reduzem a complexidade de algumas tarefas. Essas heurís-ticas tornam o processo de tomada de decisão mais rápido e fácil, contudo podem conduzir osindivíduos a cometerem erros.

Shefrin (2010) sintetiza estas três heurísticas da seguinte forma:

• Representatividade é a tendência em utilizar estereótipos para realizar julgamentos. Umexemplo desta heurística é esperar retornos futuros positivos de ativos apenas por teremapresentado retornos passados também positivos.

• Disponibilidade é a tendência em formar julgamentos baseados em informações que estãoprontamente disponíveis. Contudo, ao mesmo tempo o indivíduo acaba subvalorizando asinformações que não estão prontamente disponíveis.

• Ancoragem é a tendência de formular uma estimativa através do uso de um processo quecomeça com um número inicial (a âncora) e segue com ajustes posteriores em relação aesta âncora.

4

Page 5: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Shefrin (2010) explica que, apesar de alguns vieses estarem associados especificamente aalgumas heurísticas, outros derivam de uma séries de outros fatores. Tende a ser mais fácilidentificar a existência de um viés no processo decisório do que identificar a sua causa. Algunsdestes vieses são apresentados no quadro a seguir.

Tabela 1 – Alguns vieses que interferem em decisões financeiras

Viés Característica Autores relevantes

Aversão a perdas

O impacto de uma perda é maior do que o impactode um ganho na mesma proporção. Em outras pa-lavras, o medo de perder costuma superar a sa-tisfação de ganhar. Estudos mostram que este im-pacto costuma ser em média duas vezes maior parao campo das perdas. A aversão a perdas pode levara outros vieses, como o efeito dotação ou ainda oefeito disposição.

Genesove e Mayer (2001)Kahneman, Knetsch e Thaler(1991)Tversky e Kahneman (1991)

Custos afundados(sunk costs)

Consistem na forte tendência em continuar um em-preendimento uma vez que um investimento emdinheiro, esforço ou em tempo já tenha sido re-alizado. Muitas vezes refletem na insistência emprojetos que não estão correspondendo às expecta-tivas.

Arkes e Blumer (1985)Whyte (1993)

Excesso de confiança

As pessoas tendem a sobreavaliar suas habilidadesapós terem obtido resultados positivos, o que pro-voca um comportamento de maior propensão aorisco, aumentando significativamente o volume deativos transacionados. No mercado este viés poderefletir em altas excessivas dos preços, bem comobolhas especulativas.

Lichtenstein e Fischhoff (1977)Klayman et al. (1999)Statman, Thorley e Vorkink (2006)Menkhoff, Schmeling e Schmidt(2013)

Efeito disposição

Indivíduos realizam ganhos de forma rápida e ten-dem a reter ativos perdedores por bastante tempoem suas carteiras. Este efeito pode ser resultadode vários fatores, tanto psicológicas, como a aver-são à perdas, quanto racionais, como a reversão àmédia, por exemplo. Além disso, o excesso de con-fiança pode provocar o efeito disposição.

Shefrin e Statman (1985)Odean (1998)Barberis e Xiong (2009)Kaustia (2010)

Status quoTendência em manter a situação atual, resistênciaà mudança. A aversão ao arrependimento pode seruma causa que explica este viés.

Samuelson e Zeckhauser (1988)Saurin et al. (2011)

Efeito dotação

A disposição para aceitar um bem é geralmentesuperior à disposção para pagar por aquele bem.Este viés pode conduzir ao status quo, no sentidode que os indivíduos tendem a valorizar mais osbens que estão sob sua propriedade, o que podelevar o indivíduo a permanecer na inércia.

Kahneman, Knetsch e Thaler(1990)Knetsch (1989)

House money

O grau de aversão a perdas do investidor dependede seus ganhos e perdas anteriores. Uma perda quevem após um ganho anterior é menos dolorosa doque o oposto, pois ela é amenizada por tal ganhoprecedente. Ao contrário, uma perda que vem apósuma perda anterior é mais dolorosa. Este compor-tamento reflete em uma menor aversão ao riscoapós um ganho e uma maior aversão ao risco apósuma perda.

Lucchesi (2010)Thaler e Johnson (1990)

2.1 Efeito disposição

O efeito disposição é um viés que pode ser explicado a partir da teoria do prospecto (KAH-NEMAN; TVERSKY, 1979) e que foi inicialmente assim chamado em Shefrin e Statman (1985).Segundo Shefrin e Statman (1985), o efeito disposição aparece a partir da combinação de vários

5

Page 6: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

fatores. Primeiro, os tomadores de decisão (investidores) formam suas escolhas de uma maneirabem específica. Neste estágio, denominado estágio de edição, os investidores formam todas asescolhas possíveis em termos de ganhos e/ou perdas potenciais relativos a um ponto de refe-rência fixo (KAHNEMAN; TVERSKY, 1979). No segundo estágio, denominado de estágio deavaliação, os tomadores de decisão utilizam a função valor da teoria do prospecto. Tal função écôncava na região dos ganhos e convexa na região das perdas, refletindo uma aversão ao riscono domínio dos ganhos e uma propensão ao risco no domínio das perdas. Além disso, a funçãocondiz com o comportamento de aversão a perdas, o qual é caracterizado pela maior inclinaçãoda função valor no lado das perdas. Odean (1998) e da Costa, Jr., Mineto e Da Silva (2008) sãoalguns dos autores que apresentam padrões de negociações individuais que são consistentes como efeito disposição. Odean (1998) analisou dados de operações de compra e venda realizadaspor investidores individuais de uma corretora, enquanto da Costa, Jr., Mineto e Da Silva (2008)analisaram o comportamento de estudantes em simulações experimentais de laboratório.

O efeito disposição é um dos vieses comportamentais mais estudados Shefrin (2010). Indicaque os indivíduos possuem uma maior propensão ao risco no domínio das perdas e uma maioraversão ao risco no domínio dos ganhos. Este comportamento conduz os indivíduos a realizaremmais transações quando as operações envolvem retornos positivos. Além disso, os indivíduostendem a reter mais em carteira os ativos que estão causando prejuízos ao investidor. Umaconsequência do efeito disposição é um comportamento no qual o investidor tende a realizarmais operações de venda de ativos com retornos positivos do que aqueles com retornos negativos.

Shefrin e Statman (1985) investigaram, em parte do seu estudo, dados do mercado de açõesamericano entre 1964 e 1970 e obervaram os seguintes percentuais de vendas realizadas comações ganhadoras: i) 58% em até um mês após a compra; ii) 57% entre um e seis meses depois dacompra da ação; e iii) 59% entre seis e doze meses após a compra. Estas observações empíricasmostram a preferência dos investidores em realizar operações de venda de ativos ganhadores.

O comportamento que ocorre no efeito disposição está associado à função valor da teoria doprospecto, em que quanto maior o ganho obtido, menor é o acréscimo de satisfação e prazer. Porexemplo, um ganho de R$ 500 não gera exatamente cinco vezes mais satisfação do que um ganhode R$ 100. Da mesma forma, no campo das perdas, quanto maior a perda, menor é a insatisfaçãogerada por novas perdas. Exemplificando, a insatisfação ocasionada nos indivíduos é menorcom uma perda única de R$ 500 do que com cinco perdas de separadas de R$ 100 (SHEFRIN;STATMAN, 1985; WEBER; CAMERER, 1998). Neste sentido, Tversky e Kahneman (1991)observaram que a variação nos preços de um ativo tem um maior impacto quando a variação épercebida como uma perda do que quando o mesmo grau de variação é visto como um ganho,em outras palavras, as perdas parecem maiores que os ganhos.

Lakonishok e Smidt (1986) verificaram que ações com retornos positivos em períodos simu-lados de tempo apresentaram maior volume anormal de negociação do que ações que sofreramdepreciação. Os autores verificaram a existência de turnovers anormais positivos em ações comapreciação de valor (winners) e turnovers anormais negativos em ações com depreciação de va-lor (losers), indicando que os investidores realizam mais ganhos do que perdas. Ferris, Haugene Makhija (1988) realizaram um estudo similar ao de Lakonishok e Smidt (1986), porém a me-todologia sofreu algumas alterações e os dados coletados foram de frequência diária. Contudo,

6

Page 7: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

a conclusão de Ferris, Haugen e Makhija (1988) apontou para a mesma direção do trabalho deLakonishok e Smidt (1986).

2.1.1 Outras motivações para explicar o efeito disposição

As diversas explicações levantadas até o momento para entender o efeito disposição po-dem ser divididas em dois grupos principais: (i) motivações racionais, como o rebalanceamentode carteiras (LAKONISHOK; SMIDT, 1986; DHAR; ZHU, 2006), informações privadas so-bre o valor fundamental da ação/ativo (LAKONISHOK; SMIDT, 1986), custos de transaçãoe benefício fiscal (LAKONISHOK; SMIDT, 1986; FERRIS; HAUGEN; MAKHIJA, 1988).(ii)motivações comportamentais, como aversão a perdas ou ao arrependimento (SHEFRIN; STAT-MAN, 1985; HIRSHLEIFER, 2001), autocontrole (THALER; SHEFRIN, 1981), contabilidademental (THALER, 1985; THALER, 1999) ou crença na reversão à média (ANDREASSEN,1988; ODEAN, 1998; WEBER; CAMERER, 1998; KAUSTIA, 2010).

Motivações racionaisDentre as abordagens racionais existentes na literatura para explicar o efeito disposição

encontram-se o rebalanceamento de carteiras, informações privadas sobre o valor fundamentalde uma ação e custos de transação.

No caso do rebalanceamento de carteiras, de acordo com Lakonishok e Smidt (1986), quandouma ação apresenta valorização, investidores racionais, para manter o mesmo nível de diversifi-cação de suas carteiras, procuram vender a ação apreciada. Assim, dado que o rebalanceamentoseria a melhor decisão a tomar, os investidores mais sofisticados deveriam ser aqueles que apre-sentariam maior efeito disposição. No entanto, conforme Dhar e Zhu (2006), é o investidormenos sofisticado que apresenta maior efeito disposição.

Outra motivação racional para o efeito disposição estaria relacionada a um modelo de in-formação em que os investidores vendem ações ganhadoras (com preço atual acima do preço decompra) porque eles têm informações privadas que essas ações não terão um bom desempenhono futuro, e mantêm ações perdedoras (com preço atual abaixo do preço de compra), porqueeles têm informações privadas mostrando que essas ações irão se recuperar no futuro. Estahipótese é incompatível com a constatação empírica de Odean (1998), que analisou mais de 10mil contas de investidores em uma corretora norte americana e verificou que o retorno de açõesganhadoras foi, em média, 3,4% maior que o de ações perdedoras, no ano subsequente de suavenda. Ou seja, vender ações ganhadoras e manter ações perdedoras em carteira não parece seruma estratégia racional.

Acerca dos custos de transação, a motivação seria que estes tendem a ser maiores para asações depreciadas (em termos relativos de custo de transação/preço) e, considerando que émais provável que as ações perdedoras estejam depreciadas em comparação às vencedoras, osinvestidores podem se abster de vender as ações perdedoras simplesmente para evitar os altoscustos de transação envolvidos, como afirma Harris (1988).

Em relação às motivações acima descritas, Odean (1998) mostra que, para os investidoresnorte americanos analisados em seu trabalho, mesmo quando todas as motivações racionais lis-tadas anteriormente são controladas, os investidores analisados continuam a manifestar o efeito

7

Page 8: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

disposição. Desta forma, segundo este autor, as causas da manifestação do efeito disposiçãoestariam mais alinhadas com os argumentos comportamentais.

Motivações comportamentaisAlém da teoria do prospecto (TP), entre as motivações comportamentais/psicológicas encontram-

se a crença na reversão à média, a contabilidade mental e a aversão ao arrependimento.A motivação relacionada à crença na reversão à média dos retornos das ações, segundo

Odean (1998), refere-se a que os investidores vendem suas ações ganhadoras e mantém suasações perdedoras não porque eles estão relutantes em realizar suas perdas, como preconiza aTP, mas porque acreditam que as ações com fraco desempenho recente (perdedoras) irão, embreve, superar aquelas ações com um bom desempenho recente, o que levaria a uma estratégiaótima que produziria o efeito disposição. Odean (1998) mostrou, com base na sua amostra, queesta estratégia não é racional, pois as ações ganhadoras vendidas posteriormente apresentarambom desempenho e não um mal desempenho como preconiza tal motivação. Weber e Camerer(1998) também mostraram que o efeito disposição não poderia ser explicado pela crença nareversão à média.

No que concerne à contabilidade mental, ela seria um ingrediente para reforçar a explicaçãodo efeito disposição pela TP. Segundo Thaler (1985), Thaler (1999), a ideia central é que ostomadores de decisão tendem a segregar os diferentes tipos de escolhas em contas separadas e,então, aplicam regras de decisão baseadas na TP para cada conta, ignorando qualquer relaci-onamento entre elas. De acordo com Shefrin e Statman (1985, p. 781), ter que encerrar umaconta mental com uma perda é o maior obstáculo no caminho da realização de uma perda,explicando a relutância na realização de perdas pelos investidores. Afirmam, também, que oconceito de contabilidade mental serve para explicar por que é provável que um investidor evitareajustar seu ponto de referência para uma ação, pois o preço de compra é geralmente o pontode referência natural escolhido pelo investidor a partir do qual são avaliados os ganhos e perdas.

Na motivação denominada de aversão ao arrependimento, investidores buscam o orgulhoe evitam o arrependimento, sendo que estes sentimentos são desencadeados pelo resultado fi-nal do investimento, ou seja, o produto da venda (SHEFRIN; STATMAN, 1985). A realizaçãode uma perda provaria que a decisão de compra estava errada, e os investidores querem evi-tar o reconhecimento deste erro. Este comportamento leva à disposição de realizar ganhos epostergar a realização de perdas. Hirshleifer (2001) cunha este comportamento de autoengano(self-deception), pois investidores evitam a realização de perdas porque eles evitam reconhecerindicadores que sinalizam uma baixa habilidade de decisão.

2.1.2 Tendências atuais

Ainda existe uma lacuna a respeito do motivo causador do efeito disposição (BARBERIS;XIONG, 2009). Recentemente, alguns autores têm inclusive testado a aplicabilidade da TPem relação ao efeito disposição (BARBERIS; XIONG, 2009; KAUSTIA, 2010). Além disso,novas formas de analisar o efeito disposição também têm sido alvo de estudo na literatura(GRINBLATT; KELOHARJU, 2001).

8

Page 9: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Grinblatt e Keloharju (2001) inovaram ao utilizar regressão logística para calcular a pro-pensão de ganhos e perdas. Enquanto algumas metodologias para calcular o efeito disposição(ODEAN, 1998; WEBER; CAMERER, 1998) apenas permitem inferir se um indivíduo apre-sentou o efeito disposição ou não, a metodologia proposta por Grinblatt e Keloharju (2001)permite conhecer a propensão dos investidores em realizarem operações de venda.

Os autores estudaram o comportamento de investimento e o desempenho de diversos tiposde investidores. A amostra contemplou o período de dezembro de 1994 até janeiro de 1997,compreendendo um total de 2 anos. Ações adquiridas por outros meios que não a compraou uma oferta inicial não foram consideradas na amostra. Este caso pode representar açõesrecebidas como presentes ou pelo exercício de opções. Todos os investidores finlandeses foramanalisados.

Grinblatt e Keloharju (2001) afirmam que um dos atributos mais interessantes do conjuntode dados que utilizaram é a categoria do investidor. Foram utilizadas 5 categorias adotadaspela União Européia e mais uma para investidores estrangeiros, a saber: instituições não fi-nanceiras; instituições financeiras e seguradoras; governos; instituições não lucrativas; pessoasfísicas; investidores estrangeiros1. Os autores consideraram para análise apenas as vendas deativos comprados a partir do período de início da amostra. Por exemplo, uma venda realizadaem 30 de janeiro de 1995, sem uma compra prévia entre dezembro de 1994 e janeiro de 1995não foi considerada na análise por não ser possível determinar o exato custo da operação parao investidor.

Inicialmente Grinblatt e Keloharju (2001) se depararam com aproximadamente um milhãode operações de venda e um milhão de operações de compra. Após filtrar apenas as operaçõesque seriam utilizadas, os autores obtiveram 293.034 observações binárias para analisar. Quandoum único investidor realizou mais de uma operação intraday com o mesmo ativo, seja ela decompra e/ou venda, foi considerada a operação líquida. No total, as regressões contemplam244 regressores aplicados a um modelo logit. Entre os regressores utilizados, estavam 22 va-riáveis relacionadas a retornos passados. Os autores sugerem que, devido ao grande tamanhoda amostra, seja dada maior importância ao significado econômico dos resultados obtidos doque à significância estatística dos resultados. Grinblatt e Keloharju (2001) definiram as perdasrealizadas (capital losses) em extremas (> 30%) e moderadas (≤ 30%). Como um dos princi-pais resultados, os autores perceberam que, embora ambas as perdas reduzem a propensão avender, a redução foi maior nas perdas realizadas extremas. Além disso, os investidores menossofisticados, como pessoas físicas, instituições governamentais ou não lucrativas foram maispredispostas a vender do que comprar ações com grandes retornos passados. Enfim, de maneirageral os autores perceberam que os investidores são relutantes a realizar perdas.

Barberis e Xiong (2009) investigaram se a TP é adequada para prever o efeito disposição.Consideraram duas implementações da TP: i) as preferências foram definidas sobre os ganhos eperdas anuais; ii) as preferências foram definidas sobre os ganhos e perdas realizados. A primeiranão apresentou efeito significativo no efeito disposição, enquanto a segunda se mostrou maisfiel no que diz respeito à previsão do efeito disposição. Os autores sugerem que a utilidade dos1 Os termos em inglês são non financial corporations; financial and insurance institutions; general government,

nonprofit institutions, households, foreign investors

9

Page 10: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

ganhos ou das perdas realizadas pode servir para prever certos aspectos do comportamento doinvestidor individual.

Um investidor cujas preferências se enquadram na TP se torna mais avesso ao risco apósexperienciar ganhos e mais propenso ao risco após experienciar perdas. No entanto, para Kaustia(2010) a TP não parece explicar o efeito disposição, pois esta diz que a propensão para vendercerto ativo diminui quando o preço se distancia do preço de compra em qualquer direção. Osautores mostram que a propensão para vender é constante por um longo período no campo dasperdas. No campo dos ganhos a propensão a vender se manteve constante em alguns casos eaumentou em outros.

Mengarelli et al. (2014) analisaram a aversão a perdas em indivíduos tomando decisõespara eles mesmos e para terceiros. Os autores perceberam que quando os indivíduos tomamdecisões que estão sob responsabilidade de outras pessoas há um comportamento de maiorpropensão ao risco quando comparado com decisões que estão sob responsabilidade própria. Aotomarem decisões para terceiros, o viés de aversão a perdas dos indivíduos foi reduzido. SegundoMengarelli et al. (2014), a influência de emoções, como o arrependimento, devem explicar esteresultado. Wagner et al. (2012), também perceberam altos níveis de aversão a perdas quando osindivíduos tomavam decisões por conta própria, indicando que os sujeitos foram mais propensosa evitar emoções como o arrependimento do que a culpa.

Mengarelli et al. (2014), supõe que o arrependimento de uma escolha ruim que causa impactono próprio indivíduo que tomou uma decisão é maior do que o impacto do arrependimento nocaso de uma má escolha que foi feita para terceiros. Conforme os autores, este comportamentoem relações às decisões tomadas para terceiros também pode ser visto em decisões tomadaspor grupos. Rockenbach, Sadrieh e Mathauschek (2007), por exemplo, perceberam que quandodecisões são tomadas em grupos o risco é avaliado mais racionalmente do que quando comparadocom decisões individuais.

3 Como mensurar o efeito disposição?Ao longo dos anos, diversos trabalhos científicos foram publicados com diferentes métodos

de estimação do efeito disposição. As principais contribuições de alguns autores, bem como asmetodologias propostas serão apresentadas nesta seção.

3.1 Coeficiente de disposição

Alguns autores apresentam maneiras de mensurar o efeito disposição por meio de um coefici-ente. Entre os trabalhos com contribuições mais relevantes a respeito destes métodos podemoscitar Weber e Camerer (1998), Odean (1998) e Dhar e Zhu (2006). Cada metodologia seráapresentada a seguir.

Weber e Camerer (1998) apresentaram uma maneira muito utilizada para estimar o efeitodisposição por meio de um coeficiente. Para os autores, o coeficiente de disposição pode ser

10

Page 11: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

estimado por meio da seguinte equação:

Coeficiente de disposição (CD) = (𝑁𝑔𝑟 − 𝑁𝑝𝑟)(𝑁𝑔𝑟 + 𝑁𝑝𝑟)

, (1)

sendo que 𝑁𝑔𝑟 (𝑁𝑝𝑟) é o número de negócios realizados com um ganho (perda) realizado (a).Além disso, −1 ≤ 𝐷𝐸 ≥ 1. Se o total de operações com ganhos realizados for igual ao totaldas operações com perdas realizadas, então não há efeito disposição.

Contudo, o problema da abordagem dos autores foi de não considerar os ganhos e perdasem relação a todos os ganhos e perdas possíveis. Em Weber e Camerer (1998) não pareciaser muito relevante calcular o coeficiente de disposição por meio da proporção de ganhos e deperdas realizadas, pois as condições experimentais do estudo eram fixas, bem como as variaçõesdos preços dos ativos.

A desvantagem da abordagem de Weber e Camerer (1998) foi resolvida por Odean (1998)ao considerar, além de ganhos e perdas realizados (aqueles que efetivamente se converteram navenda de um ativo), os ganhos e perdas potenciais, ou não realizados (aqueles que ocorreramenquanto o ativo estava em carteira).

Na introduzida por Odean (1998), são analisados os ganhos e perdas realizados e não rea-lizados de cada investidor. É uma abordagem também muita utilizada e de fácil compreensão,pois seu resultado é expresso por meio de um coeficiente (coeficiente de disposição - CD). Se oCD for superior a 0, então a conclusão é que o indivíduo apresentou efeito disposição, pois suaproporção de ganhos realizados foi superior a sua proporção de perdas realizadas. A abordagemde Odean (1998) é expressa da seguinte maneira:

Proporção de ganhos realizados (PGR) = Ganhos realizadosGanhos realizados + Ganhos potenciais

= (𝑁𝑔𝑟)(𝑁𝑔𝑟 + 𝑁𝑔𝑝) ,

Proporção de perdas realizadas (PPR) = Perdas realizadasPerdas realizadas + Perdas potenciais

= (𝑁𝑝𝑟)(𝑁𝑝𝑟 + 𝑁𝑝𝑝) ,

(2)

Coeficiente de disposição (CD) = 𝑃𝐺𝑅 − 𝑃𝑃𝑅. (3)

sendo que 𝑃𝐺𝑅 é a proporção de ganhos realizados, 𝑃𝑃𝑅 é a proporção de perdas realizadas,𝑁𝑔𝑟 (𝑁𝑝𝑟) é o número de negócios realizados com um ganho (perda) realizado (a) e 𝑁𝑔𝑝 (𝑁𝑝𝑝)é o número das operações potenciais de ganhos ou perdas.

No entanto, apesar de suas vantangens, uma das desvantagens do método de Odean (1998)é que um ganho realizado será contabilizado desta maneira independente da amplitude desteganho, ou seja, um ganho realizado de 5% terá o mesmo efeito para fins de cálculo do CD do queum ganho realizado de 50%. Este argumento não inviabiliza o uso do CD, mas torna-se relevante

11

Page 12: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

investigar como os investidores se comportam diante de diversos níveis de retornos possíveis,tanto no campo dos ganhos (retorno positivo), quanto no campo das perdas (retorno negativo).Adicionalmente, Dhar e Zhu (2006) explicam que o uso do CD, medido conforme a abordagemde Odean (1998), deve ser feito com cautela quando aplicado a modelos de regressão, pois comoo CD é o resultado de duas razões (PGR e PPR), dificilmente será normalmente distribuído.Este argumento também é aplicável para os demais coeficientes de disposição apresentadosnesta seção.

Dhar e Zhu (2006, p. 736) explicam, ainda, que o coeficiente apresentado por Odean (1998)pode apresentar um viés de escala, por isso apresentam a seguinte medida:

Coeficiente de disposição (CD) = 𝑁𝑔𝑟

𝑁𝑝𝑟

− 𝑁𝑔𝑝

𝑁𝑝𝑝(4)

Quando a abordagem da Equação 3 é utilizada, normalmente um teste de diferenças pro-porções é realizado. Para esta tese utilizamos o teste Z de proporções descrito a seguir:

𝑍 = 𝑃𝐺𝑅 − 𝑃𝑃𝑅

𝑆𝐸, sendo o erro padrão (SE) dado por:

𝑆𝐸 =

⎯⎸⎸⎷𝑃𝐺𝑅(1 − 𝑃𝐺𝑅)𝑁𝑔𝑟 + 𝑁𝑔𝑝

+ 𝑃𝑃𝑅(1 − 𝑃𝑃𝑅)𝑁𝑝𝑟 + 𝑁𝑝𝑝

(5)

3.2 Propensão a vender

Conforme mencionado acima, uma das principais desvantagens de mensurar o efeito dis-posição por meio de um coeficiente consiste no fato de que a magnitude dos ganhos ou dasperdas não é considerada. Sendo assim, torna-se relevante o estudo do efeito disposição diantede uma classificação dos retornos em intervalos. Dessa forma, é possível afirmar quais intervalosde retorno aumentam a propensão de um investidor de vender seus ativos em carteira.

Grinblatt e Keloharju (2001) e Kaustia (2010) são exemplos de autores que estimam apropensão dos investidores a vender ativos. Essa propensão à venda pode ser encontrada pormeio de modelos de regressão de escolha discreta, como os da família de regressão logística.Assim, é possível estimar a probabilidade dos investidores venderem seus ativos diante devariações nas variáveis explicativas do modelo. Tanto Grinblatt e Keloharju (2001) quantoKaustia (2010) utilizam o modelo Logit.

3.2.1 Regressão logística

O modelo de regressão logística é adequado para trabalhar com dados qualitativos. Servepara as situações nas quais a variável dependente (𝑌 ) é binária (assume os valores de 0 e 1) e ovalor que se busca é a probabilidade (𝜋) de que a 𝑌 seja 1 dado o valor de determinada variável𝑥, que poderá tanto ser binária quanto dividida em categorias (CHATTERJEE; HADI, 2006;RYAN, 2009). Logo:

𝜋 = 𝑃𝑟(𝑌 = 1|𝑋 = 𝑥) (6)

12

Page 13: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

A relação entre 𝜋 e 𝑋 pode ser modelada através de uma função de resposta logística, aqual é apresentada abaixo:

𝜋 = 𝑃𝑟(𝑌 = 1|𝑋 = 𝑥) = 𝑒𝛽0+𝛽1𝑥1···+𝛽𝑝𝑥𝑝+𝜖

1 + 𝑒𝛽0+𝛽1𝑥1···+𝛽𝑝𝑥𝑝+𝜖(7)

A Equação 7 é não linear nos parâmetros, mas é possível torná-la linear com o uso dologarítmo natural dos dois lados da equação. Então obteremos:

𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋) = 𝑙𝑛𝜋

1 − 𝜋= 𝛽0 + 𝛽1𝑥1 · · · + 𝛽𝑝𝑥𝑝 + 𝜖, (8)

que pode ser reescrita da seguinte forma na notação matricial:

𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋) = X′B, (9)

em que X é a matriz de variáveis explicativas e B é a matriz de coeficientes atrelados àsvariáveis.

Uma vez que 𝑙𝑛(𝜋/1 − 𝜋) passa a ter um intervalo que vai de −∞ até +∞, o modelo se tornamais adequado para o uso de uma regressão linear. O modelo logit é linear nos parâmetros, osquais são estimados por máxima verossimilhança. Após a estimação obtém-se as probabilidadespara cada valor de 𝑥𝑝. Os coeficientes 𝛽’s são os logarítmos das “odd-ratios” (RYAN, 2009).

No modelo aqui proposto a variável dependente (𝑌 ) é binária, na qual se o indivíduo nãovender determinado ativo em certo período, então 𝑌 = 0. Por outro lado, se o indivíduovender o ativo, então 𝑌 = 1. A retenção de um ativo em carteira (𝑌 = 0) irá resultar emum(a) ganho(perda) não realizado(a) (GNR ou PPR), enquanto a venda de um ativo (𝑌 = 1)resultará em um(a) ganho(perda) realizado(a). Tanto os ganhos ou perdas realizados quantoos não realizados são enquadrados em intervalos de retornos percentuais. Os intervalos sãodeterminados a cada 10% e devem abranger toda a amostra. As vendas realizadas com o preçode venda igual ao preço de compra, isto é, retorno de 0%, não foram consideradas nas análises,pois o efeito disposição diz respeito ao comportamento dos investidores diante de ganhos ouperdas, sendo impossível classificar retornos iguais a 0%. Estes intervalos de retornos, apósclassificados a cada 10%, serão representados em diversas variáveis independentes (𝑥𝑝) binárias,as quais assumem o valor de 𝑥𝑝 = 1 se uma venda foi realizado em determinado período parao intervalo 𝑝 e 𝑥𝑝 = 0 se não ocorreu venda naquele intervalo em certo período.

O propósito deste modelo de regressão logística está em identificar quais são os intervalosde retornos, sejam estes positivos ou negativos, que melhor explicam o comportamento devenda dos ativos, ou seja, quando a variável dependente (𝑌 ) assume o valor de 1. Conforme aliteratura, os indivíduos que apresentam o efeito disposição possuem uma maior propensão emvender os ativos que apresentam pequenos retornos positivos. Por outro lado, retornos negativostendem a provocar um comportamento de retenção dos ativos em carteira.

4 Materiais e métodosA forma de análise dos dados será por regressão logística, como mencionado na seção ante-

rior. Nesta regressão a variável dependente é binária, indicando 𝑦 = 0 se o indivíduo manteve

13

Page 14: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

certo ativo em carteira para determinado período e 𝑦 = 1 caso o indivíduo tenha realizado umavenda. As variáveis independentes são também binárias e servem para categorizar o retornoobtido com a operação (seja uma venda realizada ou a manutenção do ativo em carteira) emintervalos percentuais negativos e positivos.

A metodologia deste artigo foi inspirada em Kaustia (2010). O autor classificou os inter-valos de retornos em variáveis binárias a cada 10%. Além disso, adicionou dois intervalos comamplitude de 5%: i) de 0% até -5% e ii) de 0% até +5%, sendo que o intervalo positivo de 0%até +5% foi retirado do modelo para evitar problemas da “armadilha da variável dummy” etambém servir como parâmetro para a análise dos coeficientes.

Os retornos foram segregados em classes de 5%, e não 10% como em Kaustia (2010). Aproposta de dividir em intervalos menores consiste na possibilidade de ter uma visão maisdetalhada acerca do comportamento dos investidores. O fato dessa pesquisa trabalhar comuma grande base de dados viabilizou uma análise utilizando intervalos de retornos com baixaamplitude por classe e, mesmo assim, possuir uma grande quantidade de observações para todosos intervalos.

No total foram analisados 31 intervalos, incorporando todas as observações de retorno,tanto retornos realizados quanto não realizados. Os retornos realizados são aqueles frutos deuma operação de venda; já os retornos não realizados são aqueles oriundos de uma retenção deativo em carteira, ou seja, uma não venda. A seguir, a base de dados utilizada é descrita emdetalhes.

4.1 Dados da BM&FBovespa

Esse artigo utiliza uma base de dados única, nunca antes utilizada para a realização dequalquer trabalho científico no Brasil. A base foi adquirida pelo Grupo de Pesquisa cadastradono CNPQ “Finanças e Análise de Investimentos” junto à BM&FBovespa. Contempla o saldodiário de todas as operações de compra e venda realizadas por todos os investidores listados naBolsa, durante 1 de janeiro de 2012 até 31 de outubro de 2014, compreendendo o período de 2anos e 10 meses. Antes de qualquer filtro a base possuía um total aproximado de 60 milhõesde operações de compra e venda.

O fato de as observações apresentarem o saldo diário das operações por investidor significaque, se um investidor realizou operações de compra e de venda em um mesmo ativo e nomesmo dia, então a observação enviada pela Bolsa foi o saldo destas operações. Por exemplo,se o investidor comprou 500 ações do ativo VALE5 pela manhã, mas vendeu 300 pelo períododa tarde do mesmo dia, então a informação de acesso aos pesquisadores foi uma compra de200 ações do ativo VALE5 para aquele dia, representando o saldo entre o que foi comprado evendido.

Ao comparar a base de dados aqui utilizada com publicações internacionais, o númerode investidores e, consequentemente, o número de observações analisadas nesta pesquisa sãoconsideravelmente superiores, pois esta pesquisa não utiliza base disponibilizada por uma únicacorretora, ou apenas uma amostra de alguns investidores, mas utiliza uma base completa detodo o mercado acionário brasileiro, disponibilizada diretamente pela BM&FBovespa.

14

Page 15: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Foram enviadas pela BM&FBovespa duas tabelas de dados: uma contendo a carteira inicialdos investidores em 31 de dezembro de 2011 (chamada de “carteira inicial”); outra contendo asoperações dos investidores durante a amostra (chamada de “operações”). A tabela de carteirainicial não foi utilizada para a execução das regressões aqui propostas devido a critérios me-todológicos adotados para a construção dos portfolios dos investidores, conforme explicado naseção 4.2. No entanto, ambas as tabelas foram usadas para a extração de estatísticas descritivas,com o fim de contextualizar alguns dados gerais do mercado de ações brasileiro para o leitor.Na carteira inicial os dados contemplam 537.845 investidores, mas no decorrer do tempo novosinvestidores entraram no mercado. No total, 662.934 investidores foram contemplados pelos da-dos analisados. Contudo, a criação de alguns procedimentos metodológicos foram necessários,o que acabou eliminando alguns investidores da análise, conforme será detalhado a seguir.

Tabela 2 – Quantidade de investidores por tipo

Descrição Cód. Quantidade % do total

Pessoa física 1 505 233 93,9365Sociedades (SA’s ,civis, por cotas) 18 15 889 2,9542Investidor Estrangeiro - PF não resid. 29 7937 1,4757Fundos mútuos 17 3783 0,7034Clubes de investimentos 8 2961 0,5505PF - profissional de mercado 2 799 0,1486Outras pessoas jurídicas 99 407 0,0757Fundos de previdência social 15 214 0,0398Empresas e orgãos públicos 13 109 0,0203Sociedades corretoras 20 94 0,0175Pessoa física - Investidor não residente (outros) 3 89 0,0166Bancos comerciais 4 74 0,0138Investidor estrangeiro com Cgp 28 67 0,0125Distribuidoras 11 47 0,0087Sociedades corretoras de outras praças 21 45 0,0084Investidor estrangeiro - PJ não resid. 30 39 0,0073Companhias seguradoras 9 23 0,0043Bancos de investimentos 6 15 0,0028Sociedades financeiras e de crédito imobiliário 23 9 0,0017Bolsas de valores e mercadorias 25 8 0,0015Outros investidores estrangeiros 31 3 0,0006

Total 537 845 100%

Nota: essa tabela apresenta a participação percentual da quantidade de cada tipo de investidor listado naBM&FBovespa. Os dados dessa tabela representam uma descrição do começo do período analisado - janeirode 2012. O maior número de participantes do mercado de ações brasileiro é composto por pessoas físicas.

A Tabela 2 relaciona a quantidade de investidores cadastrados na Bolsa por tipo. O tipo deinvestidor mais relevante em termos de quantidade é composto pelas pessoas físicas, compreen-dendo aproximadamente 94% do total de cadastros da Bolsa. Os demais tipos mais reprentativossão as sociedades (2,95%); e o investidor estrangeiro - pessoa física não residente (1,5%). Todosos demais tipos representam menos de 1% do total de cadastros. Vale ressaltar que as estatís-ticas descritivas apresentadas na Tabela 2 mostram as quantidades de investidores. O impactopercentual de cada investidor muda se a análise for focada no volume de transações realizadas.Obviamente, um fundo de investimento opera muito mais recursos, em média, do que umapessoa física.

15

Page 16: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

4.2 Construção das carteiras dos investidores

Para ser possível calcular o efeito disposição, tanto pelo coeficiente de disposição quantopela análise da propensão à venda, é necessário mensurar tanto o retorno de operações finali-zadas (quando ocorre a venda), quanto retornos não realizados. Esses retornos não realizadosrepresentam o quanto um investidor deixou de ganhar (ou perder) por não ter finalizado suaoperação em determinado momento.

Os retornos não realizados não estavam presentes na base de dados adquirida junto àBM&FBovespa. Por isso, foi necessário construir as carteiras diárias para todos os investi-dores. Isso foi possível por meio de um algorítmo desenvolvido na linguagem PythonTM. Paraisso, uma série de procedimentos foram adotados, entre os quais encontram-se os seguintesitens:

a) a carteira de cada investidor foi composta por ativos que foram comprados e vendidosdentro do período de análise, logo:

• as operações de compra de ativos que ocorreram antes de 1 de janeiro de 2012 nãoforam analisadas;

• as operações de compra que ocorreram durante o período de análise, mas que nãopossuíam uma venda vinculada, foram desconsideradas;

b) as vendas a descoberto foram ignoradas;

c) as vendas a maior em relação a quantidade de ativos em carteira também foram descon-sideradas. Por exemplo, se durante o período de análise o investidor comprou 400 açõesde algum ativo e vendeu 500 ações do mesmo ativo alguns dias depois, a quantidadeconsiderada para a venda foi de 400 ações;

d) cada operação de venda gerou uma observação de retorno realizado;

e) o preço médio de compra foi encontrado pelo critério FIFO (first in, first out), ou seja,a cada venda de determinada quantidade de um ativo em carteira o preço médio erarecalculado, excluindo os preços de compra inciais, em uma quantidade proporcional aosativos vendidos;

f) o prazo das operações foi calculado como um prazo médio ponderado entre as datas equantidades compradas de cada ativo;

g) o prazo da operação foi calculado também pelo critério FIFO, ou seja, em casos de váriasoperações baseadas no mesmo ativo, quando parte das ações de um ativo era vendida,o prazo era recalculado excluindo os ativos por ordem de compra;

h) os retornos realizados, isto é, aqueles obtidos em cada operação de venda, foram calcu-lados da seguinte forma:

retorno realizado = preço de vendapreço médio de compra

16

Page 17: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

i) Já os retornos não realizados, isto é, aqueles obtidos entre a data de compra e a data devenda do ativo, foram calculados da seguinte forma:

retornos não realizados = cotação de fechamento do ativopreço médio de compra

j) os retornos não realizados foram calculados supondo a venda de toda a posição doinvestidor naquele ativo;

k) uma vez que a tabela de operações, cedida pela BM&FBovespa, não estava atualizadapor proventos, esta correção foi necessária, conforme detalhes a seguir:

• no caso de agrupamentos e desdobramentos (splits / inplits), os preços de compraforam multiplicados pela razão do evento, obtida pelo pacote Quantmod do R,importando os dados do portal “Yahoo Finance”;

• O cálculo dos dividendos e juros sobre capital próprio foi realizado importando osdados do ‘Yahoo Finance” pelo pacote Quantmod do R;

• a programação em PythonTM rodou por ativos, agregando os dados ao nível doinvestidor. O identificador de cada investidor foi o CPF / CNPJ mascarado poruma codificação desenvolvida pela própria BM&FBovespa, sem que o pesquisadortivesse acesso aos dados reais, preservando a identidade e garantindo o sigilo decada investidor.

Essas restrições se fizeram necessárias para viabilizar o estudo. Contudo, as restrições criadasacabaram por criar algumas limitações, como:

a) os ativos comprados em operações anteriores a janeiro de 2012 foram totalmente descon-siderados, fazendo com que o preço médio calculado no algorítmo em PythonTM fosseuma proxy, e não um valor completamente representativo da realidade. Este é o mesmoprocedimento já adotado por outros pesquisadores, como Odean (1998);

b) certamente existem investidores na Bolsa que possuem um comportamento de longoprazo, realizando poquíssimas transações ao longo de um ano. O comportamento dessetipo de investidor pode não ter sido contemplado nas análises dessa pesquisa.

O algoritmo em PythonTM foi responsável por consolidar os dados em uma única matriz dedados em uma base em MySQL, informando todas as observações de retorno de cada operação,tanto realizados quanto não realizados. Para que o algorítmo pudesse trabalhar corretamentefoi necessário realizar a entrada dos seguintes dados:

• Cotação: preço de fechamento das ações em pregões da BM&FBovespa;

• Dividendos: data e valor dos dividendos pagos aos acionistas como remuneração ao capitalpróprio;

• Razão de splits/inplits: data e razão do evento ocorrido, tanto agrupamentos (inplits),quanto desdobramentos (splits)

17

Page 18: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Essa correção se fez necessária porque os dados das operações de compra e venda, cedidospela BM&FBovespa, não estavam corrigidos por proventos. Então foram realizados os ajustesnecessários para que fosse possível construir as carteiras dos investidores no algorítimo que ali-mentava a base de dados. Estes dados de proventos foram coletados da base do Yahoo Finance,por meio do pacote Quantmod, elaborado na linguagem R (RYAN, 2015).

4.2.1 Exemplo da tabela de dados após a criação das carteiras

A Tabela 3 apresenta um exemplo de uma operação de compra atrelada a uma respectivavenda posterior. Esse exemplo é o caso mais simples de operação e é apresentado na tabelapara facilitar a compreensão do leitor. A operação apresentada na Tabela 3 durou apenas 3dias até ser finalizada. Nesse exemplo, o investidor sob análise vendeu todos os seus ativos daação “ITSA4”. Contudo, em diversas outras situações ao longo da base de dados, os investidoresrealizaram vendas ou compras parciais. Nos casos de operações parciais foi utilizado o critériodo preço e do prazo médio, calculado da maneira “first in, first out” - FIFO.

Tabela 3 – Exemplo dos dados não tabulados

Data Ação Operação ID doinvestidor

Tipo doinvestidor

País PMC Qtde

19/06/12 ITSA4 C 46800000177035 1 BRA 9,14 80022/06/12 ITSA4 V 46800000177035 1 BRA 8,47 800

Nota: Esta tabela é um exemplo de uma operação no formato original dos dados, isto é, sem tratamento ou tabulação.Neste caso o investidor é uma pessoa física (’tipo do investidor’ = 1) que comprou 800 ações do ativo ITSA4 e vendeutoda sua posição após 3 dias. Considere “PMC” como preço médio de compra e “ID do investidor” como um valormascarado do CPF ou CNPJ do investidor. Por questões de segurança dos dados, não tivemos acesso aos númerosreais destes cadastros.

Após executar o algoritmo em PythonTM e consolidar todas as operações na base de dadosem MySQL, os dados resultantes ficaram como é apresentado na Tabela 4. A tabela apresenta opreço médio de compra (PMC); os retornos diários na base “1”, ou seja, para encontrar o retornoem percentual basta subtrair “1” do valor de retorno na base “1” encontrado e multiplicar por100; o número de dias de duração da operação; e uma variável binária que indica se o investidorrealizou uma venda do ativo em determinado período (realizado = 0), ou reteve o ativo emcarteira em dado período (realizado = 1).

Tabela 4 – Exemplo dos dados tabulados

ID doinvestidor

Tipo doinvestidor

Ação Qtde emcarteira

PMC Retornona base 1

Dias Data Realizado

46800000177035 1 ITSA4 800 9,14 0,9701 1 20/06/12 046800000177035 1 ITSA4 800 9,14 0,9280 2 21/06/12 046800000177035 1 ITSA4 800 9,14 0,9267 3 22/06/12 1

Nota: Esta tabela é um exemplo de uma operação após passar pelo algoritmo desenvolvido em Python. Neste casoo mesmo investidor da Tabela 3 realizou uma operação de 3 dias, na qual ele teve dois retornos não realizados(“Realizado” = 0) e um retorno realizado, que, neste exemplo, finalizou a operação, gerando um retorno negativo de0.9267 − 1, ou −7, 33%.

18

Page 19: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

5 ResultadosNesta seção são apresentados os resultados obtidos. Inicialmente são apresentadas algumas

estatísticas descritivas sobre os retornos obtidos nas operações.Depois, seguem os resultadosacerca da abordagem de Odean (1998) para mensurar o efeito disposição. Finalmente, sãoreportados os resultados obtidos com a análise da propensão à venda do investidor brasileiro,com abordagem inspirada em Kaustia (2010).

5.1 Estatísticas descritivas dos retornos

A Tabela 5 mostra as estatísticas dos retornos por tipo de investidor. A tabela está organi-zada por ordem decrescente para o retorno médio de todas as operações de vendas realizadaspelos investidores.

Portanto, a Tabela 5 considera apenas os retornos que efetivamente foram obtidos, deixandode lado os retornos não realizados, os quais são necessários para as análises do efeito disposição.Percebe-se que os investidores institucionais são os que estão nas primeiras linhas da tabela,indicando que obtiveram as maiores médias de retornos durante os 2 anos e 10 meses de análise.Além disso, a Tabela 5 apresenta um coeficiente de risco/retorno (𝐷𝑃/𝑅𝑚), que relaciona odesvio padrão dos retornos dos investidores com seus retornos médios. A razão resultante mostrao quanto cada tipo de investidor está disposto a assumir de risco para cada unidade adicionalde retorno. Os investidores pessoa física e pessoa física profissional de mercado, apesar de nãoterem apresentado os maiores retornos e nem os maiores desvios padrões, ficaram entre os tiposde investidores com maior coeficiente 𝐷𝑃/𝑅𝑚, indicando que, proporcionalmente aos retornosobtidos, foram os investidores que correram mais risco em suas operações.

Ainda na Tabela 5, além dos dados de retornos e de risco, foram também incluídas estatís-ticas descritivas sobre o total de operações de venda e de observações utilizadas nas análises. Épreciso observar que para os casos em que foram constatadas poucas observações, as estatísticasde retornos podem não representar o real comportamento do tipo de investidor em questão.

5.2 Análise do coeficiente de disposição

A Tabela 6 apresenta o resultado do coeficiente disposição conforme proposto por Odean(1998). A tabela apresenta o resultado para todos os tipos de investidores. Enquanto a Tabela5 está organizada do maior retorno médio para o menor, a Tabela 6 está organizada tambémem ordem decrescente, mas para o coeficiente de disposição.

Ao comparar as Tabelas 5 e 6 percebe-se que os investidores institucionais com maiorretorno médio nas operações de vendas realizadas estão entre os tipos de investidores commenor coeficiente de disposição. Apesar do foco dessa pesquisa não ter sido analisar relaçõescausais entre retorno e o efeito disposição, as tabelas aqui apresentadas mostram que, em média,os investidores com maiores retornos foram também os que possuíram menores coeficientes dedisposição, mensurado pela abordagem de Odean (1998).

Nesse mesmo sentido, essa pesquisa corrobora com Odean (1998, p.1797), o qual afirmaque os investidores individuais demonstraram uma significativa preferência em vender ativos

19

Page 20: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

ganhadores e manter ativos perdedores. Para o autor, esse comportamento do investidor nãoparece ser motivado pelo desejo de rebalancear a carteira. Nem é justificado pelo subsequentedesempenho da carteira. Isto leva, na verdade, a baixos retornos (ODEAN, 1998, p. 1797).

Figura 1 – CD, PGR e PPR para os principais tipos de investidores

-0,02

-0,01

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

Coeficientededisposição - Principaistipos deinvestidores

PGR PPR CD

Uma das diferenças que pode ser percebida entre os resultados com dados reais de mercadoaqui encontrados e resultados de dados experimentais, de pesquisas como (PRATES, 2012; daCosta Jr. et al., 2013), é que as proporções - PGR e PLR - foram consideravelmente menoresnas análises com dados reais de mercado na presente pesquisa.

Para facilitar a observação, a Figura 1 complementa a análise da Tabela 6, contendo osresultados do coeficiente de disposição, proporção de ganhos e de perdas realizadas. A Figura1 contém os principais tipos de investidores em termos de quantidade de observações. Os dozetipos diferentes de investidores apresentados na Figura 1 foram responsáveis por 99, 95% dototal de observações, sendo chamados neste artigo de “principais tipos de investidores”. O gráficoestá estruturado do maior para o menor coeficiente de disposição.

20

Page 21: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Tabela 5 – Estatísticas descritivas de retorno e vendas

Investidor Retorno médio(%)

Retorno máximo(%)

Retorno mínimo(%)

Desvio padrão(%)

𝐷𝑃/𝑅𝑚 Total de vendas Total de vendasnão realizadas

Total deobservações

Bolsas de valores e mercadorias 34,70 139,33 -34,56 73,99 2,13 3 1.049 1.052Empresas e orgaos Públicos 14,30 118,81 -48,99 30,11 2,11 69 5.222 5.291Companhias seguradoras 13,72 236,52 -96,67 33,69 2,46 1.399 166.105 167.504Fundos de previdência social 7,01 1.396,17 -98,99 55,17 7,87 66.750 7.866.371 7.933.060Invest. Estrang. com CGP 6,09 108,06 -97,61 23,72 3,90 262 43.285 43.547Invest. Estrang. - PF não resid. 3,99 1.620,35 -99,60 39,22 9,83 1.916.917 141.175.461 143.090.293Clubes de investimentos 3,83 1.440,03 -99,59 40,41 10,55 336.100 20.940.128 21.275.159Bancos comerciais 3,64 698,72 -99,38 30,13 8,28 71.819 4.030.940 4.102.592Fundos mútuos 3,34 1.458,24 -99,42 31,10 9,31 3.033.515 210.268.913 213.298.166Bancos de investimentos 3,01 694,38 -98,29 20,56 6,83 9.438 339.481 348.878Invest. Estrang. - PJ não resid. 2,84 29,50 -42,10 20,77 7,31 21 1.392 1.413Outras pessoas jurídicas 2,54 588,20 -97,95 26,28 10,35 3.278 148.961 152.217Sociedades (SA’s, civis, cotas) 2,47 1.387,42 -99,59 31,66 12,82 174.086 7.155.491 7.328.436Distribuidoras 1,98 1.302,73 -98,94 46,82 23,65 45.059 1.290.643 1.335.536Sociedades corretoras 1,97 1.412,32 -99,40 24,56 12,47 151.056 7.294.047 7.442.454Soc. corret. de outras praças 1,51 870,07 -99,10 30,01 19,87 46.572 1.765.297 1.811.357Pessoa física 1,03 1.517,41 -99,68 22,54 21,88 9.185.020 321.381.637 330.485.350PF - profissional de mercado 0,88 1.793,75 -99,44 18,99 21,58 136.471 3.585.725 3.719.954PF - invest não resid. (antigo) -0,59 14,54 -26,80 10,42 -17,66 11 1.862 1.873Soc. financ. e de crédito imob. -1,35 15,67 -70,42 9,65 -7,15 71 3.316 3.387

Notas: a tabela apresenta as estatísticas descritivas das operações de vendas realizadas durante o período de janeiro de 2012 até outubro de 2014. A tabela está organizada por ordem decrescente doretorno médio. Os valores de retornos representam o ganho percentual obtido em cada operação de venda realizada. O tipo de investidor com retorno médio mais elevado é composto pelas “bolsas devalores e mercadorias”. No entanto, deve-se ter cuidado com a interpretação desse resultado, pois esse tipo de investidor possuiu apenas 3 operações de vendas realizadas durante todo o período deanálise. Percebe-se que todos os investidores com maior retorno são institucionais. Os três tipos de investidores pessoa física cadastrados na Bolsa estão ao fim da tabela, entre os últimos em termosde retorno médio. A tabela também apresenta o indicador “𝐷𝑃/𝑅𝑚”, que é resultado da divisão do desvio padrão dos retornos pelo retorno médio, mostrando o quanto cada tipo de investidor assumede risco para cada unidade de retorno. Vale ressaltar que os investidores “pessoa física” e “pessoa física profissional de mercado” estão entre os tipos de investidores que assumiram maiores riscos emsuas operações – em termos médios.

21

Page 22: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Tabela 6 – Coeficiente de disposição por tipo de investidor

Investidor 𝑁𝑔𝑟 𝑁𝑔𝑝 𝑁𝑝𝑟 𝑁𝑝𝑝 PGR PPR CD 𝑋2(𝑃 𝐺𝑅 ̸=𝑃 𝑃 𝑅)

Invest. Estrang. - PJ não resid. 13 310 8 1.082 0,0402 0,0073 0,0329 16,3***

Soc. financ. e de crédito imob. 43 1.371 28 1.945 0,0304 0,0142 0,0162 9,8***

Pessoa física 5.107.982 147.096.274 3.995.731 174.285.363 0,0336 0,0224 0,0111 380.890,6***

Companhias seguradoras 1.163 83.862 236 82.243 0,0137 0,0029 0,0108 590,2***

Outras pessoas jurídicas 1.878 70.205 1.378 78.756 0,0261 0,0172 0,0089 141,8***

Sociedades (SA’s, civis, cotas) 100.449 3.571.944 72.496 3.583.547 0,0274 0,0198 0,0075 4.500,1***

PF - profissional de mercado 73.151 1.784.142 61.078 1.801.583 0,0394 0,0328 0,0066 1.162,8***

Empresas e orgaos Públicos 58 4.055 11 1.167 0,0141 0,0093 0,0048 1,3Invest. Estrang. com CGP 173 22.575 89 20.710 0,0076 0,0043 0,0033 19,5***

PF - invest não resid. (antigo) 6 808 5 1.054 0,0074 0,0047 0,0026 0,2Distribuidoras 21.009 591.887 23.884 698.756 0,0343 0,0331 0,0012 15,3***

Clubes de investimentos 188.328 11.387.620 146.703 9.552.508 0,0163 0,0151 0,0011 445,3***

Bolsas de valores e mercadoria 1 295 2 754 0,0034 0,0026 0,0007 0,0Fundos de previdência social 37.142 4.463.157 29.547 3.403.214 0,0083 0,0086 -0,0004 29,3***

Fundos mútuos 1.619.669 116.436.564 1.409.584 93.832.349 0,0137 0,0148 -0,0011 4.396,3***

Invest. Estrang. - PF não resid. 1.018.260 79.675.695 896.572 61.499.766 0,0126 0,0144 -0,0018 8.163,7***

Sociedades corretoras 75.239 3.953.524 73.168 3.340.523 0,0187 0,0214 -0,0028 719,2***

Soc. corret. de outras praças 22.628 919.802 23.432 845.495 0,0240 0,0270 -0,0030 159,3***

Bancos comerciais 36.022 2.256.478 35.630 1.774.462 0,0157 0,0197 -0,0040 929,3***

Bancos de investimentos 5.046 205.390 4.351 134.091 0,0240 0,0314 -0,0074 176,5***

*significativo a 10% **significativo a 5% ***significativo a 1%Notas: essa tabela mostra os resultados da abordagem de Odean (1998) aplicada a todos os investidores listados na bolsa brasileira. Os investidores pessoa física,incluindo os listados como profissionais de mercado, estão entre os tipos que mais apresentaram um coeficiente de disposição (CD) positivo. Os fundos de investimentos eoutros investidores institucionais, por sua vez, apresentaram CD levemente negativo, mas com significância estatísica. Vale ressaltar que o teste qui-quadrado de diferençade proporções realizado foi bilateral. Portanto, é preciso analisar a significância estatística em conjunto com o sinal do coeficiente de disposição.

22

Page 23: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

5.3 Análise da propensão à venda do investidor brasileiro

Conforme já mencionado, foi estimada a propensão à venda do investidor brasileiro se-guindo uma abordagem similar a de Kaustia (2010). A Tabela 7 mostra os coeficientes obtidoscom a estimação dos modelos Logit. Cabe lembrar que o teste realizado para verificar a sig-nificância estatística dos coeficientes foi o teste de Wald. Foi rodado um modelo para cadatipo de investidor. No total, os dados cedidos pela BM&FBovespa possuíam 20 tipos diferen-tes de investidores. Contudo, para realizar os testes estatísticos foi necessário que a amostrapossuísse observações para todos os intervalos de retornos, em todos os tipos de investidores.Sendo assim, as regressões foram aplicadas aos 12 tipos de investidores com maior represen-tatividade em termos de operações realizadas. Os demais tipos tiveram seus dados agregadose foram analisados conjuntamente. Os 12 principais tipos foram responsáveis por 99, 95% detodas as operações realizadas na Bolsa durante o período estudado. Seguem detalhes sobre asclassificações realizadas com os tipos de investidores.

• 12 tipos de investidores com maior representatividade: bancos comerciais, bancosde investimentos, clubes de investimentos, distribuidoras, fundos de previdência social,fundos mútuos (fundos de investimentos), investidor estrangeiro pessoa física não resi-dente, pessoa física, pessoa física profissional de mercado, sociedades corretoras de outraspraças, sociedades (SA’s, civis, por cotas), sociedades corretoras;

• demais tipos de investidores: investidor estrangeiro pessoa jurídica não residente,sociedades financeiras e de crédito imobiliário, companhias seguradoras, outras pessoasjurídicas, empresas e orgaos públicos, investidor estrangeiro com CGP2, investidor nãoresidente (antigo), bolsas de valores e mercadorias.

Sobre a análise dos coeficientes apresentados na Tabela 7, algumas observações tornam-se relevantes. Em primeiro lugar, a maior parte dos coeficientes apresentou sinal negativo esignificância estatística a pelo menos 1%. Isso ocorreu porque o sinal do coeficiente indica oimpacto na probabilidade estimada. Nesse modelo, para evitar a chamada “dummy variabletrap”, foi retirada a variável dummy do intervalo de retorno de −0, 5% até +0, 5% do modeloe incluído um vetor de “uns” - o intercepto. Sendo assim, a interpretação dos coeficientes deveser feita em relação à probabilidade de ocorrência de retornos entre −0, 5% até +0, 5%. Comonesse intervalo de retorno, em geral, houve uma alta probabilidade de ocorrência de vendas,então a maior parte dos coeficientes foi negativa.

Em segundo lugar, os bancos comerciais não apresentaram significância estatística paraos coeficientes negativos mais extremos, com exceção do coeficiente representativo do intervalocom retornos inferiores à −70%. Esse resultado indica que, para esse tipo de investidor, grandesretornos negativos não influenciam de forma significativa o comportamento de venda.

Em terceiro lugar, nos fundos de previdência social, quase todos os intervalos de retorno,tanto negativos quanto positivos, apresentaram algum nível de significância estatística. Con-tudo, o primeiro intervalo positivo - de 0, 05% até 5% - não foi estatisticamente significativo,2 Este é um tipo de investidor estrangeiro pessoa jurídica que atende requisitos de capital de giro próprio

mínimos impostos pela BM&FBovespa.

23

Page 24: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

indicando que pequenos retornos positivos impactam pouco na propensão à venda dos fundosde previdência social.

Além disso, a Tabela 8 mostra as probabilidades estimadas com o modelo Logit. Parafacilitar a visualização, as Figuras 2, 3 e 4 representam graficamente a tabela. Pela análisedas probabilidades, percebe-se que o investidor pessoa física de maneira geral, incluindo oinvestidor pessoa física profissional de mercado, possuem uma propensão de venda entre osintervalos de retornos bastante diferente de alguns dos tipos de investidores institucionais maisrepresentativos do mercado, como fundos de investimentos, clubes e bancos comerciais, porexemplo.

24

Page 25: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Tabela 7 – Coeficientes do modelo Logit

Painel A: intervalos negativosTipo de investidor -5% -10% -15% -20% -25% -30% -35% -40% -45% -50% -55% -60% -65% -70% <-70%

Bancos comerciais −0,45 *** −0,62 *** −0,79 *** −0,68 *** −0,58 *** −0,48 *** −0,38 *** −0,37 *** −0,33 *** −0,08 0,10 −0,07 −0,18 0,06 −3,44 ***

Bancos de investimentos −0,66 *** −0,99 *** −1,14 *** −1,38 *** −1,72 *** −1,46 *** −1,60 *** −1,87 *** −2,01 *** −1,14 *** −3,10 *** −1,79 *** −0,02 −48,60 −3,46 ***

Clubes de investimentos −0,42 *** −0,70 *** −0,84 *** −0,83 *** −0,82 *** −0,70 *** −0,67 *** −0,69 *** −0,75 *** −0,90 *** −0,75 *** −0,97 *** −0,95 *** −0,85 *** −1,98 ***

Demais tipos −0,67 *** −1,32 *** −1,61 *** −1,79 *** −1,64 *** −1,80 *** −1,58 *** −1,18 *** −1,19 *** −1,65 *** −0,91 *** −1,17 *** −0,54 −1,02 ** −1,64 ***

Distribuidoras −0,80 *** −1,10 *** −1,35 *** −1,40 *** −1,45 *** −2,35 *** −1,58 *** −0,64 *** −1,09 *** −1,47 *** −1,50 *** −1,33 *** −2,25 *** −2,07 *** −3,91 ***

Fundos de previdência social 0,08 *** 0,13 *** 0,18 *** 0,27 *** 0,48 *** 0,59 *** 0,50 *** 0,34 *** 0,27 *** 0,35 *** 0,50 *** 0,60 *** 0,76 *** 1,19 *** −0,41 ***

Fundos mútuos −0,27 *** −0,43 *** −0,46 *** −0,37 *** −0,29 *** −0,16 *** −0,11 *** −0,14 *** −0,11 *** −0,07 *** −0,04 *** −0,06 *** 0,06 *** 0,18 *** −2,15 ***

Invest. Estrang. - PF não resid. −0,51 *** −0,83 *** −0,95 *** −0,89 *** −0,82 *** −0,69 *** −0,62 *** −0,66 *** −0,60 *** −0,73 *** −0,66 *** −0,58 *** −0,54 *** −0,34 *** −2,29 ***

Pessoa física −0,82 *** −1,47 *** −1,83 *** −1,96 *** −2,03 *** −2,02 *** −2,01 *** −2,07 *** −2,13 *** −2,22 *** −2,20 *** −2,31 *** −2,34 *** −2,15 *** −3,40 ***

PF - profissional de mercado −0,97 *** −1,51 *** −1,83 *** −1,86 *** −1,99 *** −1,87 *** −1,86 *** −2,03 *** −2,24 *** −2,27 *** −2,13 *** −2,46 *** −2,24 *** −2,22 *** −3,36 ***

Soc. corretoras de outras praças −0,74 *** −1,16 *** −1,46 *** −1,47 *** −1,46 *** −1,19 *** −1,23 *** −1,04 *** −0,91 *** −0,83 *** −0,97 *** −1,10 *** −1,13 *** −1,08 *** −3,52 ***

Sociedades (SA’s ,civis, por cotas) −0,89 *** −1,48 *** −1,76 *** −1,86 *** −1,85 *** −1,91 *** −1,89 *** −1,85 *** −1,80 *** −2,06 *** −2,01 *** −2,04 *** −2,07 *** −1,95 *** −2,77 ***

Sociedades corretoras −1,06 *** −1,58 *** −1,79 *** −1,81 *** −1,76 *** −1,78 *** −1,90 *** −1,81 *** −1,86 *** −1,94 *** −1,86 *** −1,85 *** −1,65 *** −1,34 *** −2,96 ***

Painel B: intervalos positivosTipo de investidor 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% >70%

Bancos comerciais −0,53 *** −0,78 *** −0,87 *** −0,89 *** −0,70 *** −0,84 *** −0,76 *** −0,83 *** −0,84 *** −0,54 *** −0,52 *** −0,91 *** −1,07 *** −1,07 *** −2,10 ***

Bancos de investimentos −0,65 *** −0,92 *** −1,22 *** −1,48 *** −1,83 *** −1,77 *** −1,87 *** −2,12 *** −1,85 *** −2,61 *** −1,91 *** −1,44 *** −2,01 *** −2,39 *** −2,93 ***

Clubes de investimentos −0,22 *** −0,54 *** −0,63 *** −0,62 *** −0,67 *** −0,74 *** −0,87 *** −0,94 *** −0,82 *** −0,97 *** −0,79 *** −0,81 *** −0,96 *** −0,93 *** −1,93 ***

Demais tipos −0,18 *** −0,52 *** −0,43 *** −0,33 *** −0,43 *** −0,54 *** −0,84 *** −0,70 *** −1,20 *** −1,03 *** −1,11 *** −1,01 *** −1,09 *** −1,25 *** −1,90 ***

Distribuidoras −0,70 *** −0,97 *** −1,34 *** −1,49 *** −1,55 *** −1,48 *** −1,54 *** −1,52 *** −1,31 *** −1,67 *** −1,34 *** −1,46 *** −1,59 *** −1,89 *** −3,00 ***

Fundos de previdência social 0,03 0,09 *** 0,28 *** 0,44 *** 0,46 *** 0,57 *** 0,56 *** 0,72 *** 0,60 *** 0,72 *** 0,76 *** 0,89 *** 0,97 *** 1,00 *** −1,04 ***

Fundos mútuos −0,27 *** −0,42 *** −0,41 *** −0,35 *** −0,30 *** −0,28 *** −0,24 *** −0,28 *** −0,16 *** −0,14 *** −0,04 *** −0,08 *** −0,08 *** −0,15 *** −1,86 ***

Invest. Estrang. - PF não resid. −0,54 *** −0,86 *** −0,96 *** −0,96 *** −0,93 *** −0,93 *** −0,90 *** −0,90 *** −0,78 *** −0,77 *** −0,71 *** −0,73 *** −0,76 *** −0,87 *** −2,18 ***

Pessoa física −0,34 *** −0,95 *** −1,24 *** −1,41 *** −1,49 *** −1,60 *** −1,71 *** −1,84 *** −2,06 *** −2,20 *** −1,81 *** −1,96 *** −2,18 *** −2,28 *** −3,20 ***

PF - profissional de mercado −0,77 *** −1,25 *** −1,43 *** −1,57 *** −1,65 *** −1,69 *** −1,77 *** −1,87 *** −2,07 *** −2,30 *** −1,82 *** −2,05 *** −2,34 *** −2,00 *** −3,53 ***

Soc. corretoras de outras praças −0,78 *** −1,17 *** −1,27 *** −1,42 *** −1,67 *** −1,84 *** −1,89 *** −1,85 *** −1,89 *** −1,72 *** −1,39 *** −1,88 *** −1,67 *** −1,68 *** −2,77 ***

Sociedades (SA’s ,civis, por cotas) −0,44 *** −1,05 *** −1,35 *** −1,50 *** −1,58 *** −1,70 *** −1,85 *** −2,03 *** −2,00 *** −2,21 *** −1,81 *** −1,85 *** −1,99 *** −2,16 *** −2,73 ***

Sociedades corretoras −1,10 *** −1,61 *** −1,75 *** −1,78 *** −1,85 *** −1,81 *** −2,02 *** −2,01 *** −1,86 *** −1,82 *** −1,57 *** −1,76 *** −1,98 *** −1,97 *** −3,10 ***

*significativo a 10% **significativo a 5% ***significativo a 1%Equação: 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋) = 𝛽0 + 𝛽1𝑥1 · · · + 𝛽𝑝𝑥𝑝 + 𝜖, sendo que 𝑥𝑝 são 𝑝 variáveis binárias que indicam a faixa percentual de retorno à qual determinada operação de venda – realizada oupotencial – está enquadrada.Notas: cada percentual de retorno no cabeçalho da tabela representa o limite inferior para os intervalos de retornos negativos e o limite superior para os intervalos de retornos positivos.Por exemplo, “15%” representa o intervalo (0.1, 0.15] e “−15%” representa o intervalo (−0.15, −0.1]. A tabela mostra os coeficientes estimados pelo modelo Logit para cada variávelbinária representativa de um intervalo de retorno. Para praticamente todos os coeficientes houve significância estatística inferior à 1% pelo teste de Wald, o que indica a robustez domodelo. No modelo, para evitar a chamada “dummy variable trap”, foi retirada a variável dummy do intervalo de retorno de −0, 5% até +0, 5% do modelo e incluído um vetor de“uns” - o intercepto. Sendo assim, a interpretação dos coeficientes deve ser feita em relação à probabilidade de ocorrência de retornos entre −0, 5% até +0, 5%. Como nesse intervalode retorno, em geral, houve uma alta probabilidade de ocorrência de vendas, então a maior parte dos coeficientes foi negativa.

25

Page 26: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Tabela 8 – Propensão à venda dos principais tipos de investidores

Painel A: intervalos negativosTipo de investidor -5% -10% -15% -20% -25% -30% -35% -40% -45% -50% -55% -60% -65% -70% <-70%

Bancos comerciais ,001 ,035 ,028 ,031 ,037 ,031 ,024 ,023 ,023 ,021 ,019 ,017 ,015 ,018 ,021Bancos de investimentos ,002 ,000 ,068 ,012 ,003 ,023 ,010 ,011 ,015 ,017 ,013 ,018 ,023 ,027 ,037Clubes de investimentos ,004 ,012 ,011 ,011 ,013 ,011 ,013 ,014 ,014 ,014 ,012 ,012 ,012 ,014 ,018Demais tipos ,006 ,010 ,017 ,009 ,012 ,006 ,009 ,009 ,006 ,005 ,006 ,005 ,006 ,008 ,015Distribuidoras ,002 ,011 ,009 ,023 ,020 ,020 ,029 ,046 ,018 ,009 ,021 ,022 ,023 ,029 ,039Fundos de previdência social ,005 ,023 ,015 ,013 ,012 ,010 ,009 ,010 ,012 ,013 ,011 ,009 ,009 ,008 ,008Fundos mútuos ,002 ,024 ,022 ,019 ,020 ,019 ,018 ,018 ,018 ,017 ,015 ,014 ,013 ,013 ,016Invest. Estrang. - PF não resid. ,003 ,020 ,016 ,016 ,015 ,014 ,016 ,015 ,015 ,014 ,012 ,012 ,011 ,012 ,017Pessoa física ,003 ,010 ,008 ,008 ,009 ,009 ,010 ,011 ,011 ,011 ,011 ,012 ,013 ,019 ,036PF - profissional de mercado ,004 ,013 ,013 ,010 ,014 ,013 ,013 ,016 ,019 ,019 ,017 ,019 ,019 ,027 ,045Soc. corretoras de outras praças ,002 ,024 ,023 ,023 ,027 ,031 ,028 ,025 ,021 ,021 ,016 ,016 ,016 ,022 ,033Sociedades (SA’s ,civis, por cotas) ,005 ,011 ,009 ,010 ,010 ,009 ,012 ,012 ,011 ,011 ,012 ,012 ,013 ,017 ,030Sociedades corretoras ,004 ,021 ,015 ,013 ,013 ,012 ,013 ,013 ,012 ,014 ,014 ,013 ,013 ,017 ,027

Painel B: intervalos positivosTipo de investidor 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% >70%

Bancos comerciais ,020 ,015 ,014 ,014 ,017 ,015 ,016 ,015 ,015 ,020 ,020 ,014 ,012 ,012 ,004Bancos de investimentos ,037 ,029 ,021 ,017 ,012 ,012 ,011 ,009 ,012 ,005 ,011 ,017 ,010 ,007 ,004Clubes de investimentos ,022 ,016 ,015 ,015 ,014 ,013 ,012 ,011 ,012 ,011 ,013 ,013 ,011 ,011 ,004Demais tipos ,024 ,017 ,019 ,021 ,019 ,017 ,013 ,014 ,009 ,010 ,010 ,011 ,010 ,008 ,004Distribuidoras ,043 ,033 ,023 ,020 ,019 ,020 ,019 ,019 ,024 ,017 ,023 ,021 ,018 ,013 ,004Fundos de previdência social ,007 ,008 ,009 ,011 ,011 ,013 ,013 ,015 ,013 ,015 ,015 ,017 ,019 ,019 ,003Fundos mútuos ,016 ,013 ,014 ,014 ,015 ,016 ,016 ,015 ,017 ,018 ,020 ,019 ,019 ,018 ,003Invest. Estrang. - PF não resid. ,016 ,012 ,011 ,011 ,011 ,011 ,011 ,011 ,013 ,013 ,014 ,014 ,013 ,012 ,003Pessoa física ,057 ,032 ,024 ,020 ,019 ,017 ,015 ,013 ,011 ,009 ,014 ,012 ,010 ,009 ,003PF - profissional de mercado ,054 ,034 ,029 ,025 ,023 ,022 ,021 ,019 ,015 ,012 ,020 ,016 ,012 ,016 ,004Soc. corretoras de outras praças ,032 ,022 ,020 ,017 ,013 ,011 ,011 ,011 ,011 ,013 ,018 ,011 ,013 ,013 ,004Sociedades (SA’s ,civis, por cotas) ,046 ,026 ,019 ,016 ,015 ,013 ,012 ,010 ,010 ,008 ,012 ,012 ,010 ,009 ,005Sociedades corretoras ,026 ,016 ,014 ,014 ,013 ,013 ,011 ,011 ,013 ,013 ,017 ,014 ,011 ,011 ,004

*significativo a 10% **significativo a 5% ***significativo a 1%Equação: 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋) = 𝛽0 + 𝛽1𝑥1 · · · + 𝛽𝑝𝑥𝑝 + 𝜖, sendo que 𝑥𝑝 são 𝑝 variáveis binárias que indicam a faixa percentual de retorno à qual determinada operação de venda – realizada oupotencial – está enquadrada.Notas: cada percentual de retorno no cabeçalho da tabela representa o limite inferior para os intervalos de retornos negativos e o limite superior para os intervalos de retornos positivos.Por exemplo, “15%” representa o intervalo (0.1, 0.15] e “−15%” representa o intervalo (−0.15, −0.1]. A tabela mostra a probabilidade de ocorrência de uma venda, dado que umaoperação realizada pelo investidor encontra-se com retorno enquadrado em determinado intervalo de retorno. As probabilidades foram estimadas conforme modelo Logit explicado notexto.

26

Page 27: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

A Figura 2 mostra a propensão à venda de cada tipo de investidor da BM&Bovespa, en-contrada por meio da probabilidade estimada do efeito marginal de cada variável no comporta-mento de venda do investidor. Na figura é difícil perceber as diferenças na propensão à vendadevido à grande quantidade de tipos de investidores no gráfico. Para melhorar a visualização,a Figura 2 foi segregada em duas novas figuras (3 e 4), contendo os tipos mais relevantes deinvestidores pessoa física e institucionais.

Figura 2 – Propensão à venda para os principais tipos de investidores

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

Bancos comerciais Bancos de investimentos Clubes de investimentosDistribuidoras Fundos de previdência social Fundos mútuosInvest. Estrang. - PF não resid. Pessoa física PF - profissional de mercadoSoc. corretoras de outras praças Sociedades (SA's ,civis, por cotas) Sociedades corretorasDemais tipos

A Figura 3 mostra o comportamento de propensão à venda das pessoas físicas, sociedadesem geral e sociedades corretoras. Esses investidores possuíram um comportamento bastantesimiliar quanto à probabilidade de realizar uma venda. Apresentaram claramente uma maiorpropensão à venda em pequenos intervalos positivos de retornos - principalmente até +10%.Depois de +10%, de forma geral, quanto maior o retorno positivo, menor foi a probabilidadede uma venda ser realizada para esses investidores. Operações com retornos extremos positivosapresentaram uma probabilidade ínfima de realização de uma venda.

Ainda para os investidores mencionados na Figura 3, para os intervalos negativos a proba-bilidade de realização de uma venda foi bastante baixa, especialmente para os menores retornosnegativos (até −5%), em que a probabilidade de realização de uma venda foi praticamente iguala zero. Para os demais níveis de retornos negativos a propensão à venda para os investidores daFigura 3 se manteve relativamente constante, sendo que se tornou maior nos retornos extremosnegativos (menores do que −60%).

Já a Figura 4 mostra os resultados da propensão à venda para fundos de investimentos,clubes de investimentos, fundos de previdência social e investidores estrangeiros. Quanto aospequenos retornos positivos (até +10%), os investidores estrangeiros e clubes de investimentospossuíram uma maior probabilidade de venda em relação aos respectivos intervalos de retorno

27

Page 28: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

no âmbito negativo (até −10%). Já os os fundos mútuos (fundos de investimentos) e fundosde previdência social possuíram uma maior propensão à venda nos intervalos de retorno de 0%até −10% do que nos intervalos positivos até +10%.

Ainda na Figura 4, para os fundos de previdência social, a probabilidade de realizar umavenda nos intervalos de retornos positivos mostrou-se baixa nos pequenos ganhos, mas tornou-se cada vez maior à medida em que uma operação resultava em maior retorno. Contudo, pararetornos positivos extremos os fundos de previdência social demonstraram uma baixa propensãoà venda, assim como os demais tipos de investidores apresentados na Figura 4.

Figura 3 – Propensão à venda para pessoa física e sociedades

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

Pessoa física PF - profissional de mercado Sociedades (SA's ,civis, por cotas) Sociedades corretoras

Figura 4 – Propensão à venda para investidores institucionais e estrangeiros

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

Clubes de investimentos Fundos de previdência social Fundos mútuos Invest. Estrang. - PF não resid.

6 ConclusãoEsta pesquisa possui grande relevância em seus resultados por trabalhar com uma base de

dados de investidores reais, representativa de todo o mercado de ações brasileiro, durante 2 anose 10 meses. Todas as análises realizadas foram segregadas por tipo de investidor, considerandoa classificação de uso da BM&FBovespa.

28

Page 29: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

Em um primeiro momento foi analisado o coeficiente de disposição, obtido por meio dasubtração da proporção de ganhos realizados da proporção de perdas realizadas - conformeOdean (1998). Os resultados encontrados seguem a linha de pesquisas já realizadas, comoOdean (1998), Frazzini (2006), da Costa Jr et al. (2007), e indicam que investidores pessoafísica são afetados pelo efeito disposição em um maior nível que os investidores institucionais demaneira geral. Além disso, alguns dos tipos de investidores que apresentaram maior coeficientede disposição obtiveram baixos níveis de retorno médio, como foi o caso das pessoas físicas.

Em um segundo momento foi feita uma análise da propensão à venda dos investidoresdiante de diversos níveis de retornos. Os resultados corroboram com (KAUSTIA, 2010) emalguns aspectos, mas divergem em outros. Por exemplo, a propensão à venda encontrada notrabalho de (KAUSTIA, 2010) foi em geral maior em todos os intervalos de retornos positivosquando comparados com os intervalos de retornos negativos. Contudo, nessa pesquisa apenasnos pequenos retornos positivos - até cerca de +15% - que a maior parte dos investidoresapresentou uma maior propensão à venda em relação aos intervalos de retornos negativos.

Um dos resultados mais evidentes desse ensaio é que todos os tipos de investidores apresen-taram uma baixíssima propensão à venda em operações com pequenos retornos negativos (até−5%). Em contrapartida, todos os tipos de investidores apresentaram uma maior propensão àvenda em retornos de até +5% quando feita uma comparação com a propensão à venda paraaté −5%. Ou seja, os resultados mostram que para todos os tipos de investidores a propen-são à venda se torna menor no ponto em que uma operação deixa de ter retorno positivo epassa a ter retorno negativo. No entanto, existem diferenças expressivas entre a intensidade dasprobabilidades de venda em relação aos intervalos de retornos dependendo do tipo de investidor.

Pela variação da probabilidade de venda nos diferentes intervalos de retornos, os resultadosmostram que alguns investidores possuíram um comportamento dentro do que é previsto naliteratura no efeito disposição, ou seja, uma forte tendência a realizar pequenos ganhos e reteras perdas.

A literatura de finanças comportamentais mostra que o efeito experiência de mercado podeauxiliar na redução de alguns vieses comportamentais, como o efeito dotação (LIST, 2003)e o efeito disposição (da Costa Jr et al., 2007; da Costa Jr. et al., 2013), por exemplo. Damesma maneira, os resultados aqui encontrados apontam para a possibilidade de que o efeitoexperiência pode ser um fator que leva a reduzir o impacto gerado pelo efeito disposição; etambém que provoca uma mudança no comportamento de propensão à venda. Além disso, naanálise da propensão à venda percebeu-se que mesmo investidores pessoa física classificadoscomo profissionais de mercado apresentaram um comportamento de venda bastante similar aoinvestidor pessoa física. Apenas investidores institucionais mais sofisticados como fundos deinvestimentos e fundos de previdência social, por exemplo, mostraram diferenças mais clarasna propensão à venda em relação aos investidores pessoas físicas.

De forma geral, essa pesquisa mostra que o investidor brasileiro é afetado pelo efeito dis-posição em suas decisões. Embora o objetivo desse estudo não tenha sido verificar relaçõescausais entre o efeito disposição e o retorno, percebe-se que os tipos de investidores com maiorefeito disposição estavam entre os com menores retornos médios. Além disso, os investidoresbrasileiros possuem uma maior probabilidade de realizar ganhos do que perdas em pratica-

29

Page 30: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

mente todos os tipos de investidores. No entanto, os investidores pessoa física se mostrarammuito mais propensos a realizar pequenos ganhos do que outros tipos de investidores insti-tucionais. Por outro lado, para pequenas perdas, todos os tipos de investidores apresentaramuma baixa probabilidade de realizar vendas, provocando um comportamento na forma de “V”na propensão à venda para pequenos retornos, tanto negativos quanto positivos. Porém, essecomportamento na forma de “V” não foi tão expressivo para o investidor brasileiro como emBen-David e Hirshleifer (2012), em que este padrão foi observado em toda a amplitude deretornos analisados.

Uma das questões a ser considerada em pesquisas futuras é o dinamismo do preço de refe-rência. Conforme Arkes et al. (2008) o ponto de referência se move de acordo com ganhos ouperdas anteriores. Além disso, o ajustamento é assimétrico, pois as pessoas tendem a se adaptarmais facilmente a ganhos do que a perdas. Uma possível análise a ser explorada a respeito desteaspecto é considerar outros pontos de referência para definir ganhos ou perdas, como o últimopreço de compra, preço máximo ou mínimo, entre outros. Um segundo tópico a ser explorado éo impacto do tempo de duração de uma operação no coeficiente de disposição, na propensão àvenda e também nos níveis de retornos obtidos, com base nas metodologias de Odean (1998),Grinblatt e Keloharju (2001), Kaustia (2010) e Ben-David e Hirshleifer (2012). Por fim, umúltimo tópico a ser explorado em pesquisas futuras é uma investigação detalhada sobre a ca-pacidade da teoria do prospecto explicar o efeito disposição. A teoria do prospecto é uma dasmais importantes referências para as finanças comportamentais, mas já tem sido questionadapor alguns pesquisadores (KAUSTIA, 2010). A teoria do prospecto supõe que a propensão àvenda reduz conforme há um distanciamento do preço de uma ação em carteira para qualquerdireção, a partir do ponto de referência. Esta pesquisa mostrou que a propensão à venda doinvestidor brasileiro não se comporta exatamente conforme os padrões da teoria do prospecto,tanto em um contexto experimental quanto com dados de mercado, abrindo caminho para odesenvolvimento de novos estudos.

Referências

ANDREASSEN, P. Explaining the price-volume relationship: The difference between pricechanges and changing prices. Organizational Behavior and Human Decision Processes, v. 41,n. 3, p. 371–389, 1988. Citado na página 7.

ARKES, H. et al. Reference point adaptation: Tests in the domain of security trading.Organizational Behavior and Human Decision Processes, v. 105, n. 1, p. 67–81, 2008. Citadona página 30.

ARKES, H. R.; BLUMER, C. The psychology of sunk cost. Organizational Behavior andHuman Decision Processes, v. 35, n. 1, p. 124–140, feb 1985. Citado na página 5.

BARBERIS, N.; XIONG, W. What drives the disposition effect? an analysis of a long-standingpreference-based explanation. Journal of Finance, v. 64, n. 2, p. 751–784, 2009. Citado 4vezes nas páginas 2, 5, 8 e 9.

30

Page 31: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

BARBERIS, N.; XIONG, W. Realization utility. Journal of Financial Economics, v. 104, n. 2,p. 251–271, 2012. Citado na página 2.

BEN-DAVID, I.; HIRSHLEIFER, D. Are Investors Really Reluctant to Realize Their Losses?Trading Responses to Past Returns and the Disposition Effect. Review of Financial Studies,v. 25, n. 8, p. 2485–2532, jul 2012. ISSN 0893-9454. Citado na página 30.

BMFBOVESPA. BMFBovespa: perfil e histórico. 2016. Disponível em: <http://ri.bmfbovespa.com.br/static/ptb/perfil-historico.asp?idioma=ptb>. Citado na página 3.

BRUHIN, A.; FEHR-DUDA, H.; EPPER, T. Risk and rationality: Uncovering heterogeneityin probability distortion. Econometrica, v. 78, n. 4, p. 1375–1412, 2010. Citado na página 2.

CHATTERJEE, S.; HADI, A. Regression analysis by example. 4. ed. Hoboken: John Wileyand Sons Inc, 2006. 375 p. Citado na página 12.

COVAL, J.; SHUMWAY, T. Do behavioral biases affect prices? Journal of Finance, v. 60,n. 1, p. 1–34, 2005. Citado na página 2.

da Costa Jr., N. et al. The disposition effect and investor experience. Journal of Banking andFinance, v. 37, n. 5, p. 1669–1675, 2013. Citado 2 vezes nas páginas 20 e 29.

da Costa Jr, N. et al. Efeito disposição e experiência no mercado financeiro. Revista deEconomia e Administração, v. 6, n. 4, p. 447–463, 2007. Citado na página 29.

da Costa, Jr., N.; MINETO, C.; Da Silva, S. Disposition effect and gender. Applied EconomicsLetters, v. 15, n. 6, p. 411–416, 2008. Citado 2 vezes nas páginas 2 e 6.

DHAR, R.; ZHU, N. Up close and personal: Investor sophistication and the disposition effect.Management Science, v. 52, n. 5, p. 726–740, 2006. Citado 4 vezes nas páginas 2, 7, 10 e 12.

FERRIS, S. P.; HAUGEN, R. A.; MAKHIJA, A. K. Predicting contemporary volume withhistoric volume at differential price levels: Evidence supporting the disposition effect. Journalof Finance, v. 43, n. 3, p. 677–697, 1988. Citado 2 vezes nas páginas 6 e 7.

FORBES. The world’s biggest stock exchanges. 2016. Disponível em: <http://www.forbes.com/pictures/eddk45iglh/bmf-bovespa-brazil/>. Citado na página 3.

FRAZZINI, A. The Disposition Effect and Underreaction to News. Journal of Finance, v. 61,n. 4, p. 2017–2046, 2006. Citado 2 vezes nas páginas 2 e 29.

GENESOVE, D.; MAYER, C. Loss aversion and seller behavior: Evidence from the housingmarket. Quarterly Journal of Economics, v. 116, n. 4, p. 1233–1260, 2001. Citado 2 vezes naspáginas 2 e 5.

GRINBLATT, M.; KELOHARJU, M. What Makes Investors Trade? The Journal Of Finance,v. 56, n. 2, p. 549–578, 2001. Citado 6 vezes nas páginas 2, 3, 8, 9, 12 e 30.

HARRIS, L. Discussion of predicting contemporary volume with historic volume at differentialprice levels: Evidence supporting the disposition effect. Journal of Finance, v. 43, n. 3, p.698–699, 1988. Citado na página 7.

HIRSHLEIFER, D. Investor psychology and asset pricing. Journal of Finance, v. 56, n. 4, p.1533–1597, 2001. Citado 2 vezes nas páginas 7 e 8.

KAHNEMAN, D.; KNETSCH, J.; THALER, R. Anomalies: the endowment effect, lossaversion, and status quo bias. Journal of Economic Perspectives, v. 5, n. 1, p. 193–206, 1991.Citado na página 5.

31

Page 32: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

KAHNEMAN, D.; KNETSCH, J. L.; THALER, R. H. Experimental tests of the endowmenteffect and the Coase theorem. Journal of Political Economy, v. 98, n. 6, p. 1325–1348, 1990.Citado na página 5.

KAHNEMAN, D.; TVERSKY, A. Prospect theory: an analysis of decision under risk.Econometrica, v. 47, n. 2, p. 263–291, 1979. Citado 2 vezes nas páginas 5 e 6.

KARSTEN, J.; BATTISTI, J. E. Y.; PACHECO, J. A. S. M. O efeito disposição: um estudoempírico no Brasil. In: Sexto Encontro Brasileiro de Finanças. Vitória: [s.n.], 2006. Citado napágina 3.

KAUSTIA, M. Prospect theory and the disposition effect. Journal of Financial andQuantitative Analysis, v. 45, n. 3, p. 791–812, 2010. Citado 12 vezes nas páginas 2, 3, 5, 7, 8,10, 12, 14, 19, 23, 29 e 30.

KLAYMAN, J. et al. Overconfidence: It depends on how, what, and whom you ask.Organizational Behavior and Human Decision Processes, v. 79, n. 3, p. 216–247, 1999. Citadona página 5.

KNETSCH, J. The endowment effect and evidence of nonreversible indifference curves. TheAmerican Economic Review, v. 79, n. 5, p. 1277–1284, 1989. Citado na página 5.

LAKONISHOK, J.; SMIDT, S. Volume for winners and losers: Taxation and other motives forstock trading. Journal of Finance, v. 41, n. 4, p. 951–974, 1986. Citado 2 vezes nas páginas 6e 7.

LICHTENSTEIN, S.; FISCHHOFF, B. Do Those Who Know More Also Know More aboutHow Much They Know? Organizational behavior and human performace, v. 20, n. 1, p.159–183, 1977. Citado na página 5.

LIST, J. A. Does market experience eliminate market anomalies? Quarterly Journal ofEconomics, v. 118, n. 1, p. 41–71, 2003. Citado 2 vezes nas páginas 2 e 29.

LOCKE, P.; ONAYEV, Z. Trade duration: Information and trade disposition. FinancialReview, v. 40, n. 1, p. 113–129, 2005. Citado na página 2.

LOCKE, P. R.; MANN, S. C. Professional trader discipline and trade disposition. Journal ofFinancial Economics, v. 76, n. 2, p. 401–444, 2005. Citado na página 2.

LUCCHESI, E. P. O efeito disposição e suas motivações comportamentais: um estudo combase na atuação de gestores de fundos de investimento em ações. 192 p. Tese (Doutorado) —Universidade de São Paulo, 2010. Citado na página 5.

MACEDO JR., J. Teoria do prospecto: uma investigação utilizando simulação de investimentos.203 p. Tese (Doutorado) — Universidade Federal de Santa Catarina, 2003. Citado na página2.

MENGARELLI, F. et al. Economic Decisions for Others: An Exception to Loss Aversion Law.PloS One, v. 9, n. 1, 2014. Citado na página 10.

MENKHOFF, L.; SCHMELING, M.; SCHMIDT, U. Overconfidence, experience, andprofessionalism: An experimental study. Journal of Economic Behavior and Organization,v. 86, n. 1, p. 92–101, 2013. Citado 2 vezes nas páginas 2 e 5.

ODEAN, T. Are investors reluctant to realize their losses? Journal of Finance, v. 53, n. 5, p.1775–1798, 1998. Citado 16 vezes nas páginas 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 17, 19, 20, 22, 29e 30.

32

Page 33: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

PRATES, W. A tomada de decisão individual e em grupo. Tese (Dissertação demestrado) — Universidade Federal de Santa Catarina, 2012. Disponível em: <http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/99256>. Citado na página 20.

ROCKENBACH, B.; SADRIEH, A.; MATHAUSCHEK, B. Teams take the better risks.Journal of Economic Behavior and Organization, v. 63, n. 3, p. 412–422, 2007. Citado napágina 10.

RYAN, J. A. Quantmod. 2015. Disponível em: <http://www.quantmod.com>. Citado napágina 18.

RYAN, T. Modern regression methods. 2. ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2009. 642 p.Citado 2 vezes nas páginas 12 e 13.

SAMUELSON, W.; ZECKHAUSER, R. Status quo bias in decision making. Journal of Riskand Uncertainty, v. 1, n. 1, p. 7–59, 1988. Citado na página 5.

SAURIN, V. et al. O relacionamento entre o viés do status quo e o perfil de risco em tomadasde decisões financeiras. Revista de Economia e Administração, v. 10, n. 3, p. 415–436, 2011.Citado na página 5.

SEWELL, M. Behavioural Finance. London: University Collegge London, 2007. Citado napágina 1.

SHEFRIN, H. Behavioralizing finance. Hanover: Now Pub, 2010. Citado 5 vezes nas páginas1, 3, 4, 5 e 6.

SHEFRIN, H.; STATMAN, M. The disposition to sell winners too early and ride losers toolong: Theory and evidence. Journal of Finance, v. 40, n. 3, p. 777–790, 1985. Citado 6 vezesnas páginas 2, 3, 5, 6, 7 e 8.

STATMAN, M.; THORLEY, S.; VORKINK, K. Investor overconfidence and trading volume.Review of Financial Studies, v. 19, n. 4, p. 1531–1565, 2006. Citado na página 5.

THALER, R. Mental accounting and consumer choice. Marketing science, v. 4, n. 3, p.199–214, 1985. Citado 2 vezes nas páginas 7 e 8.

THALER, R. Mental accounting matters. Journal of Behavioral Decision Making, v. 12, n. 3,p. 183–206, 1999. Citado 2 vezes nas páginas 7 e 8.

THALER, R.; JOHNSON, E. Gambling with the house money and trying to break even: Theeffects of prior outcomes on risky choice. Management science, v. 36, n. 6, p. 643–660, 1990.Citado na página 5.

THALER, R.; SHEFRIN, H. An economic theory of self-control. The Journal of PoliticalEconomy, v. 89, n. 2, p. 392–406, 1981. Citado na página 7.

TVERSKY, A.; KAHNEMAN, D. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. science,American Association for the Advancement of Science, v. 185, n. 4157, p. 1124–1131, 1974.Citado 2 vezes nas páginas 3 e 4.

TVERSKY, A.; KAHNEMAN, D. Loss aversion in riskless choice: A reference-dependentmodel. Quarterly Journal of Economics, Oxford University Press, v. 106, n. 4, p. 1039–1061,1991. Citado 2 vezes nas páginas 5 e 6.

WAGNER, U. et al. An experimental decision-making paradigm to distinguish guilt and regretand their self-regulating function via loss averse choice behavior. Frontiers in psychology,v. 431, n. 3, 2012. Citado na página 10.

33

Page 34: Efeito disposição: propensão a venda de …...Efeito disposição: propensão a venda de investidores individuais e institucionais WlademirRibeiroPrates∗ NewtonC.A.daCostaJr

WEBER, M.; CAMERER, C. F. The disposition effect in securities trading: An experimentalanalysis. Journal of Economic Behavior and Organization, Elsevier, v. 33, n. 2, p. 167–184,1998. Citado 7 vezes nas páginas 2, 6, 7, 8, 9, 10 e 11.

WHYTE, G. Escalating Commitment in Individual and Group Decision Making: A ProspectTheory Approach. Organizational Behavior and Human Decision Processes, v. 54, n. 3, p.430–455, 1993. Citado na página 5.

34


Recommended